文章主题：生物信息学, ChatGPT, OPTIMAL模型
本文来自“QB期刊”，文章仅代表作者观点，与“科研圈”无关。
🏆大数据时代新挑战：生物信息学热中编程难题🔥 作为科研者，生物医学基础研究者们正日益倚重生物信息学分析，但面对强大的技术壁垒——薄弱的编程技能，他们陷入了困境。💻ChatGPT的横空出世，犹如一把解密钥匙，以其卓越的自然语言理解和编程能力，为初学者打开了学习生信的大门。🌍只需巧妙引导，ChatGPT就能像一位编程导师，编写代码、修正错误，助力快速掌握这门技能。💡然而，充分利用ChatGPT的关键在于精准的提示输入——如何让ChatGPT给出准确无误的答案，是每个生信新手必须面对的问题。SEO优化建议：#生物信息学学习# #ChatGPT编程助手# #有效提示策略
近日，美国西弗吉尼亚大学的胡钢清教授、李秉新教授、李新教授，亚利桑那州州立大学的刘莉教授和德克萨斯大学埃尔帕索分校的冯自峰教授团队共同提出了一种名为OPTIMAL的学习模型用于辅助生物信息学的学习及教育。相关模型以标题“Empowering beginners in bioinformatics with ChatGPT”（点击下载PDF全文）于2023年3月29日在线发表于Quantitative Biology期刊。同期美国密苏里大学哥伦比亚分校的许东教授对该模型给出了深入的点评并进一步展望了ChatGPT在生信领域中的应用（点击
这里
阅读原文）。
全文概要
在OPTIMAL模型中，学生通过迭代的方式和聊天机器人进行交互，从而一步步地优化提示（如图1）。
图1. OPTIMAL模型架构
🎓聊天机器人在教育案例中大显身手，通过精准的代码生成，助力学生一步步探索。每完成一步，学生都会对生成的代码进行严格的测试，然后反馈结果给机器，让它得以优化。这个迭代过程直至达成目标，保证了学习路径的有效性。🔍为了证明这一方法的强大，研究人员将其应用在生物信息学领域的三大挑战上：从深度测序数据中抽丝剥茧，到系统发育的精确推断，再到计算机视觉中的稳健圆拟合，每个环节都展现出了卓越的表现（见图2）🌈。不仅如此，模型的适应性也得到了验证，它成功地跨越学科边界，延伸到了经济学和金融学的数据分析领域，为复杂问题提供了有力解决方案（图表省略）。📊这样的技术革新不仅提升了教学效率，也为相关领域的研究开辟了新的视角。让我们期待更多类似的创新应用，共同推动知识的进步！🏆
图2. OPTIMAL模型的数据分析结果展示
🌟在使用OPTIMAL模型时，首要步骤是为你的聊天机器人定义明确的角色定位，比如一位资深的生物信息学专家，精通特定编程语言的能手。对于新手来说，理解数据分析基础和关键路径至关重要，具备执行命令和参照代码手册的能力是前提。🎯通过与机器人的互动迭代，不仅能帮助他们减少对编程的恐惧，还能锻炼他们的批判性思维能力。这后者尤为重要，因为聊天机器人提供的信息并非总是准确无误，有时甚至可能误导。📚记得，每个新手都是一步步走向精通的，每一次交互都是知识积累的过程。
🌟当优化OPTIMAL模型时，别忘了关注聊天机器人的多变答案！同一提示的不同时间点，可能会涌现各种解决方案，甚至不那么理想哦！🎓 教学中，管理这种不确定性至关重要，确保课堂流畅。同时，激发学生去拥抱多样性，探索其背后的逻辑，对培养批判性思维和创新思考大有裨益！💡然而，模型迭代的进程可能并非直线前进，有时需要更深入的技术知识或高级提示来引导。🚀 初学者要提前了解这些挑战，才能在学习路上游刃有余，及时找到应对策略。💪记得，多样性并不可怕，它能帮助我们走得更远，关键在于如何驾驭和利用！🌟
🌟文章亮点：探索生信教育新路径——OPTIMAL模型的优势与教学应用💡优化教学，提升效率？OPTIMAL模型以其潜在优势引领生物信息学教育革新，但如何真正赋能课堂，还需深入实践验证其对传统授课成果的改进效果。🔍诚然，它为创新教学模式提供了可能，然而，过度依赖聊天机器人可能会成为阻碍学生全面发展的隐形障碍。🎓 与之相比，聊天机器人更适合作为辅助工具，而非单一解决方案，尤其对于初学者奠定坚实基础的关键阶段。💡教育的核心在于培养独立思考和动手能力，而适度的科技辅助能更好地服务于这一目标。让我们期待OPTIMAL模型在实践中如何助力教师们优化教学策略，提升教学质量。📚#生信教育 #OPTIMAL模型 #传统授课与聊天机器人
🌟OPTIMAL模型：聊天机器人引领生物信息学教学新纪元🌟🎓对于生物医学初学者来说，聊天机器人不仅是编程路上的鼓舞者，也是技能掌握的得力助手和批判性思维的磨炼者。🌱它以亲切的方式消除了对技术的恐惧，将枯燥的学习转变为有趣且互动的过程。📈利用聊天机器人的教学模式，学习不再受限于课堂四壁，而是无缝扩展到课外生活，成为一种持续终身的自我提升之旅。🌍无论何时何地，只要有网络，就能随时随地深化知识，这是一种前所未有的学习体验。🌐拥抱这个创新的教育工具，让我们一起探索生物信息学的新世界，让每个求知的心灵都能在聊天机器人的引导下熠熠生辉！🌟
QB编辑部特邀本文通讯作者胡钢清教授做客QB前沿论坛，分享本篇文章背后的故事。本次论坛将于2023年4月16日上午9:00通过线上会议（Zoom会议和蔲享平台）进行。QB期刊编委、北京大学李程研究员将担任本次论坛的特邀主持人。另外，本论坛还邀请了美国南达科他大学的葛锡金教授、美国亚利桑那州州立大学的刘莉教授、美国密苏里大学哥伦比亚分校的许东教授一起担任本次论坛的点评嘉宾。欢迎大家准时参会。
QB 期刊介绍
Quantitative Biology（QB）期刊是由清华大学、北京大学、高教出版社联合创办的全英文学术期刊。QB主要刊登生物信息学、计算生物学、系统生物学、理论生物学和合成生物学的最新研究成果和前沿进展，并为生命科学与计算机、数学、物理等交叉研究领域打造一个学术水平高、可读性强、具有全球影响力的交叉学科期刊品牌。
QB 期刊目前已被 ESCI, Scopus, CSCD等国内外重要数据库收录。Citescore2021=4.6，2023年将获得第一个影响因子（IF）。
《前沿》系列英文学术期刊
由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。
中国学术前沿期刊网
http://journal.hep.com.cn
备注：本文来自公众号“QB期刊”，凡本公众号转载、引用的文章、图片、音频、视频文件等资料的版权归版权所有人所有，如因此产生相关后果，将由版权所有人、原始发布者和内容提供者承担，如有侵权请尽快联系删除。
AI时代，掌握AI大模型第一手资讯！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
扫码右边公众号，驾驭AI生产力！
