The evolution of computational research in a data-centric world

生物 进化生物学 计算生物学
作者
Dhrithi Deshpande,Karishma Chhugani,T. Ramesh,Matteo Pellegrini,Saul Shiffman,Malak Abedalthagafi,Saleh A. Alqahtani,Chun Ye,Xiaole Shirley Liu,Jeffrey T. Leek,Alvis Brāzma,Roel A. Ophoff,Gauri G. Rao,Atul J. Butte,Jason H. Moore,Vsevolod Katritch,Serghei Mangul
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:187 (17): 4449-4457
标识
DOI:10.1016/j.cell.2024.07.045
摘要

Computational data-centric research techniques play a prevalent and multi-disciplinary role in life science research. In the past, scientists in wet labs generated the data, and computational researchers focused on creating tools for the analysis of those data. Computational researchers are now becoming more independent and taking leadership roles within biomedical projects, leveraging the increased availability of public data. We are now able to generate vast amounts of data, and the challenge has shifted from data generation to data analysis. Here we discuss the pitfalls, challenges, and opportunities facing the field of data-centric research in biology. We discuss the evolving perception of computational data-driven research and its rise as an independent domain in biomedical research while also addressing the significant collaborative opportunities that arise from integrating computational research with experimental and translational biology. Additionally, we discuss the future of data-centric research and its applications across various areas of the biomedical field.
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