我们的基因体时代-AI, Data和生物资讯 Day27-进阶人工智慧在分子生物学之应用

上一篇我们的基因体时代-AI, Data和生物资讯 Day26-取用基因序列资讯把整个Bioconductor从获取基因注释资料到序列整个流程会用到的R封包都讲解也都有相关范例,因为时间有限的关系,我们只好忍痛往下介绍,希望能照者当初规划的进度走。这边先跳回介绍一下之前在前面部分没有分享到的,关於如何设计自动化与AI跟资料整合的关系。
(另一方面,在第二十七天竟然感受到...非常疲倦感,看来一直写也是会有点....需要休息)。

这边则是有点跳痛想分享一下关於自动化过程中的规划问题,这是开始编成自动手臂的操作时会遭遇到的问题,以前都是找厂商客制化,如今越来越多开源体系,让具有编程能力的科学家能自己设计,一方便降低成本,另一方便,其实更能激发许多的创意。

像今日分享的这篇文章,就是在讲他们开发的一套代码介面,虽然是用在Hamilton系统上面的,但这篇文章有趣的点是在系统生物学的期刊里面,竟然有一篇文章是在描述他们设计自动移液器的程序设计,非常有意思!

## General Method Outline
def main():
    ... ## insert each method code here
with HamiltonInterface() as ham_int, ClarioStar() as reader_int, LBPumps() as pump_int:
    sys_state.instruments = ham_int, reader_int, pump_int
    system_initialize()
    main()
## Bacterial Assay Code
## service two 24-well plates at once
for assay_plates in get_2_plates():
    ## Define assay reagents and destination wells
    reagents, bacteria, destination_well = get_8_wells(assay_plates)
    ## Perform necessary pipetting steps
    prepare_assay(reagents, bacteria, dstination_wells)
## Population Dynamics Code
## Move dye from one plate or well to the next(in loop)
for source_plate, destination_plate in zip(plates, plates[1:]):
    ## Service one column at a time
    for column in groups_of_8(range(96)):
        ##calculate liquid transffer volumes
        transfers = nonzero_transfers(flow_matrix, source_plate, column)
        ## Perform pipetting steps (in loop)
        for destinations, volumes in transfers:
            load_new_tips() # pick up tips
            ## Aspirate liquid from source wells
            aspirate_from(select_channels(source_plate, column, destinations), volumns)
            ## Dispense liquid to all destinations
            dispense_to(destinations, volumns)
            ## Retrun tips to housing unit
            put_tips_back()

仔细去看他的代码,可以发现算是已经非常抽象且高级的语法了,并没有太外显他怎麽去处理移液时需要考虑到的一些计算问题。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210928/20103989x1pbMDOdGy.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210928/20103989grh8pDb1sT.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20210928/201039897INVNJ5snq.png

阅读参考:
Chory EJ, Gretton DW, DeBenedictis EA, Esvelt KM. Enabling high-throughput biology with flexible open-source automation. Mol Syst Biol. 2021 Mar;17(3):e9942. doi: 10.15252/msb.20209942. PMID: 33764680; PMCID: PMC7993322.


这个月的规划贴在这篇文章中我们的基因体时代-AI, Data和生物资讯 Overview,也会持续调整!我们的基因体时代是我经营的部落格,如有对於生物资讯、检验医学、资料视觉化、R语言有兴趣的话,可以来交流交流!


<<:  【第二十七天 - Dijkstra 题目分析】

>>:  Day 12:UI / UX

[Day 29 ] SQLite 上

设置 Table 我们需要定义资料库名称与版本 将建立 Table 的 SQL 写在这 onCrea...

Day30 换脸效果 ( 你全家都同一张脸 )

换脸效果 ( 你全家都同一张脸 ) 教学原文参考:换脸效果 ( 同一张脸 ) 这篇文章会介绍使用 G...

Day23 - ListView

上次学的Spinner需要点选下拉钮,才显示项目 而ListView则是直接把所有项目列出来 两者的...

卡夫卡的藏书阁【Book30】- Kafka - Sum up

“One of the first signs of the beginning of under...

Java:观念厘清(新手用)-单元运算子a++与++a的差异

本篇用记录笔者在上课时,笔记a++与++a的差异。 单看结果虽然都是一样,但是搭配其他运算及操作时,...