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我们采访了冒险科学家(Adventure Scientists)的安德鲁·豪利(Andrew Howley)，这是一个开创性的非营利组织，旨在将熟练的冒险家与热衷于从偏远地区获得有价值数据的科学家联合起来，以更多地了解该计划以及他们的项目对科学界和其他领域的影响。

如果你在科学领域工作，你可能会花费50%以上的时间来分析各种形式的数据。然而，当涉及到对什么数据应用什么技术的问题时，很容易迷失方向。这就是数据挖掘的切入点——广义地说，数据挖掘是利用统计技术来发现数据集中的模式或关联。在这里，我们概述了您需要从数据分析管道中获得最大收益的关键步骤。

方差分析(ANOVA)是生物学、经济学和心理学等研究领域的一种重要统计检验方法，对分析数据集非常有用。它允许在三组或更多组数据之间进行比较。在这里，我们总结了这两种测试之间的主要区别，包括每种测试必须做出的假设和假设。

钻石光源是英国的国家同步加速器设施，来自学术界和工业界的7000多名研究人员使用它进行基本实验，使英国保持在科学研究的前沿。由于设备的敏感性，因此必须保持设备的稳定电源供应。

为了与有害病原体作斗争，科学家必须拥有能够安全地对其进行研究的设施，这一点至关重要。这些设施应防止操作人员被他们正在工作的病原体感染，并防止生物体逃离实验室环境并可能引发新的疾病爆发。

非营利组织The Pistoia Alliance最近进行的一项调查强调，近四分之三接受采访的生命科学专业人士认为，他们所在的行业在人工智能的发展方面落后于其他行业。我们讨论了调查结果，它们对生命科学领域意味着什么，以及该领域如何与皮斯托亚联盟(Pistoia Alliance)的顾问尼克·林奇博士(Nick Lynch)一起加速人工智能的发展。

一个多世纪以来，x射线晶体学使科学家能够详细地阐明生物结构。现在，强大的新技术带来了前所未有的机遇，为这一前沿领域的突破历史锦上添花。

如果说20世纪是技术进步的世纪，那么21世纪的重点是改善技术的获取。在本文中，我们看看“物联网”(IoT)运动是如何改变研究的，并发现实验室中的物联网正处于一个重要的十字路口

下一代多组学的发展使得生成和处理大量数据成为可能，这些数据涵盖了从基因组突变到代谢组学和微生物过程的任何内容。然而，即使对最有经验的生物信息学专家来说，处理和分析所有这些数据仍然是一个挑战。在本文中，我们将探讨多组学和宏蛋白质组学数据分析方法的一些解决方案和进步。

研究的进步意味着研究人员可以获得比以往任何时候都多的数据，但有效地使用和共享这些数据已成为现代研究的主要挑战。在这篇文章中，数据平台Repositive的创始人Fiona Nielsen解释了数据提供商如何使数据访问更容易、更安全。