تحلیل آماری داده های زیستی در آزمایشگاه های فیزیکی

پیشرفت های چشمگیر در فناوری های فیزیکی، درک ما از سامانه های زیستی را در مقیاس های مولکولی و سلولی متحول کرده است. تکنیک هایی مانند میکروسکوپ نیروی اتمی (AFM)، انبرک های نوری (Optical Tweezers)، میکروسکوپ های ابر-تفکیک (Super-Resolution Microscopy) و تصویربرداری تشدید مغناطیسی کارکردی (fMRI)، امروزه در آزمایشگاه های فیزیک برای مطالعه فرآیندهای زیستی به کار گرفته می شوند. این ابزارها حجم عظیمی از داده های کمی (Big Data) تولید می کنند که غالبا با نویز ذاتی سیستم های بیولوژیکی و محدودیت های دستگاهی همراه است. استخراج اطلاعات معنادار از این داده ها نیازمند رویکردهای تحلیلی پیچیده و روش های آماری پیشرفته است. این مقاله به بررسی چالش ها و راهکارهای تحلیل آماری داده های زیستی تولید شده در بستر آزمایشگاه های فیزیک می پردازد. ما ضمن مروری بر پیشینه پژوهش، روش های کلیدی از جمله استنباط بیزی، مدل های مخفی مارکوف، یادگیری ماشین و تحلیل سری های زمانی را که برای تحلیل داده های حاصل از طیف سنجی تک-مولکول، تصویربرداری سلولی و داده های عصبی به کار می روند، به تفصیل شرح می دهیم. همچنین، دیدگاه های مختلف از منظر فیزیکدانان، زیست شناسان و دانشمندان داده را مورد بحث قرار داده و بر اهمیت یک رویکرد یکپارچه و میان رشته ای برای غلبه بر چالش های موجود تاکید می کنیم. نتیجه گیری این مقاله نشان می دهد که هم افزایی میان مدل سازی فیزیکی، پرسش های زیستی و قدرت محاسباتی علم آمار، کلید گشودن رازهای پیچیده حیات در دهه های آینده خواهد بود.

Keywords:

بیوفیزیک , فیزیک آماری , تحلیل داده های زیستی , کلان داده , یادگیری ماشین , طیف سنجی تک-مولکول , تصویربرداری عصبی , استنباط بیزی