不是什么，而是为什么:理解基因组学的机器学习

机器学习和人工智能正在改变生物研究的性质，尤其是基因组学。人工智能应用正在打开我们对自身和疾病的理解，我们必须努力创造出可以作为研究伙伴工作的工具，而不仅仅是黑盒。芭芭拉·恩格尔哈特自2014年起担任普林斯顿大学计算机科学系助理教授。

她毕业于斯坦福大学，并在迈克尔·乔丹教授的指导下在加州大学伯克利分校获得博士学位。她在芝加哥大学(University of Chicago)做博士后研究，与马修·斯蒂芬斯(Matthew Stephens)教授合作，并在杜克大学(Duke University)担任助理教授三年。除了学术经历，她还在喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)工作了两年，在谷歌Research工作了一个夏天，在DNA祖先服务公司23andMe工作了一年。

恩格尔哈特教授曾获得美国国家科学基金会研究生研究奖学金、谷歌安妮塔·博格纪念奖学金、分子生物学与进化学会沃尔特·m·费奇奖、NIH NHGRI K99/R00通向独立的途径奖和斯隆学院奖学金。恩格尔哈特教授目前是基因型-组织表达(GTEx)联盟的PI。

她的研究兴趣包括用于高维数据分析的统计模型和方法，目标是了解复杂表型和人类疾病的潜在生物学机制。这次演讲是在TEDx活动上进行的，采用TED会议的形式，但由当地社区独立组织。