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【热点速递】火爆的ChatGPT将对生物领域产生怎样的影响?
发布时间:2023-02-24
GPT英文全称为Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练转换器),是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。ChatGPT“脱胎”于OpenAI在2020年发布的GPT-3,后者是目前训练参数量最大的AI模型,当时发布后便引发了广泛的关注。此次发布的ChatGPT实际上是GPT-3.5。在3.0的基础上,ChatGPT在应用层进行了强化训练,提高了对话质量。



美国硅谷的初创公司OpenAI推出的ChatGPT,自 11 月 30 日发布之后,已经撼动了许多领域,对生物领域也带来了不小的影响。

让我们一起来看一下。

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生物界「ChatGPT」首次实现从零合成全新蛋白,登Nature子刊!喂了2.8亿种氨基酸序列


最近,科学家们采用类似ChatGPT的蛋白质工程深度学习语言模型——Progen,首次实现了AI预测蛋白质的合成。

这些蛋白质不仅与已知的完全不同,相似度最低的甚至只有31.4%,但和天然蛋白一样有效。

这项工作已经正式发表于Nature子刊。


论文地址:

https://www.nature.com/articles/s41587-022-01618-2


这个实验也表明,自然语言处理虽然是为读写语言文本而开发的,但它也可以学习生物学的一些基本原理。

对此,研究人员表示,这项新技术可能会变得比定向进化(获得诺贝尔奖的蛋白质设计技术)更加强大。

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爆火的ChatGPT,回答了几个IVD问题


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如果是新入行的体外诊断公司,选择IVD哪个细分赛道发展最有前途?


作为一家新入行的体外诊断公司,选择发展的细分市场取决于多种因素,包括市场需求、竞争情况、技术难度等。但是,下面是一些可能具有前途的细分市场:


精准医学:随着基因组学和分子诊断技术的不断提高,精准医学的需求正在增加。

生物标记物:生物标记物诊断在疾病早期诊断、治疗监测和疾病预测方面具有巨大潜力。

远程医疗:随着互联网技术的发展,远程医疗领域的需求正在增加。


这些是一些可能具有前途的细分市场,但是,具体的选择还需要根据公司的资源和能力来评估。


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没有新冠检测了,体外诊断公司还能做哪些项目继续很好的发展?


新冠检测是体外诊断领域的一个重要项目,但并不是该领域的唯一发展方向。以下是一些其他领域,体外诊断公司可以继续进行研究和开发:


基因诊断:涵盖基因组学、基因测序和遗传病诊断等方面。

免疫诊断:涵盖感染病诊断、食品安全诊断、血液病诊断等方面。

分子诊断:涵盖癌症诊断、心血管疾病诊断等方面。

蛋白质诊断:涵盖蛋白质生物学、生物标志物诊断等方面。

血液诊断:涵盖血液生化分析、血液细胞学分析等方面。


请注意,这些领域仅是一些例子,并不是所有领域,并且不同公司可以选择不同的发展方向。


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面对集采降价、技耗分离这些影响,IVD企业应该采取哪些措施来应对?

面对集采降价和技术分离等影响,IVD(体外诊断)公司可以采取以下措施:


加强研发:开发出更先进、更具竞争力的产品,以提高市场份额。

产品多样化:拓展产品线,以适应不同市场需求。

加强市场营销:提高产品知名度,吸引更多客户。

提高效率:实施操作和管理改革,以降低成本并提高效率。

加强国际合作:与国际上的合作伙伴进行合作,以拓展市场。

保持质量:始终保证产品质量,以确保客户满意。

关注技术创新:关注新技术的发展趋势,加快技术更新。


这些措施并不是一定可行的,需要根据具体情况和市场发展趋势进行评估和选择。


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POCT、分子诊断、化学发光、生化诊断、凝血检测、微生物诊断那个赛道未来的发展更广阔一点?

很难说哪个赛道的发展更广阔,因为这取决于该领域的市场需求、技术发展等因素。目前,分子诊断、生物技术检测和试剂盒市场正在迅速发展,而POCT市场也正在迎来新的增长机会。总的来说,市场发展前景广阔的赛道可能有所变化,因此关注市场动态并保持技术技能的更新是很重要的。


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POCT未来会朝哪个方向发展?动物诊断哪些项目应用更广泛?如何评价九安医疗?新冠检测公司未来发展会如何?

POCT的未来发展方向:快速,便携,高效和可靠的诊断技术,例如点-of-care测试设备和传感器技术,以及远程医疗技术的整合。


动物诊断的广泛项目:动物疾病的筛查和监测,以及药物毒性评估。


对九安医疗的评价:不详,因为这需要对其业绩,市场表现,行业影响力和未来前景进行评估。


新冠检测公司的未来发展:如果持续大流行,新冠检测可能会继续保持重要地位,但随着疫苗推广,未来市场需求可能会减少。


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中国IVD产品海外发展,美国、欧洲、东南亚、中东市场需求有什么不同?

由于医疗系统、地方法规和医疗需求等因素,不同地区对IVD产品的需求不同。

在美国,由于完善的医疗系统和庞大的市场规模,对先进和复杂的IVD产品的需求通常更高。

在欧洲,人们强烈强调产品质量和法规遵从性,以及对满足该地区特定健康需求的产品的需求。

在东南亚,由于该地区的医疗保健系统正在扩大,以服务更多的人口,人们对负担得起且易于获得的IVD产品的需求日益增长。

在中东,人们对有助于满足快速增长人口需求的产品以及支持该地区大力关注预防性护理的产品都有需求。


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和ChatGPT聊了聊DNBSEQ-T20x2,没想到它挺懂测序


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DNBSEQ-T20x2每年可完成高达5万例人全基因组测序,可以解读一下这个数字吗?


这个数字提示了DNBSEQ-T20x2具有非常高的测序通量,可以快速处理大量的样本。在一年的时间内,DNBSEQ-T20x2可以完成高达5万例人全基因组测序,这表明它在生物学和医学研究领域具有广泛的应用前景。


人全基因组测序是一种重要的生物学技术,可以用于揭示个体遗传信息、诊断遗传疾病、研究疾病的遗传机制,以及个体对药物的反应等。高通量的人全基因组测序可以帮助医生更快、更准确地诊断和治疗疾病,对于改善人类健康具有重要的意义。


因此,DNBSEQ-T20x2的能力可以为研究人员和医生提供更丰富的数据,帮助他们更快、更准确地解决生物学和医学问题。


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DNBSEQ-T20x2将人全基因组测序成本降至100 美元以下,这个数字意味着什么?

DNBSEQ-T20x2将人全基因组测序的成本降至100美元以下,意味着生物学和医学研究将变得更加广泛和普及。这是因为降低测序成本使得更多的人可以负担得起这项技术,从而推动了生物学和医学研究的发展。


人全基因组测序是一项高度复杂的技术,其成本一直是限制其广泛普及的主要因素。但随着技术的不断发展,人全基因组测序的成本逐渐降低,使得更多的人能够接受这项技术。降低人全基因组测序的成本也可以帮助更多的研究人员和医生进行全基因组数据分析,从而加速生物学和医学研究的进展。


因此,DNBSEQ-T20x2将人全基因组测序的成本降至100美元以下对于促进生物学和医学研究的发展具有重要意义。


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基因测序通量及成本以“超摩尔定律”速度发展意味着什么?

“超摩尔定律"是指在很短的时间内,芯片技术的成本和性能按照摩尔定律 (Moore's Law)的规律呈现快速下降的趋势。在基因测序领域,基于这种规律,测序通量和成本也在不断提高,从而推动基因测序技术的发展。因此,基因测序通量及成本以"超摩尔定律"速度下降的意思是,随着技术的不断进步,测序的通量和效率不断提高,成本不断降低,在未来还会继续呈现这种趋势。


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基因组学测序领域的突破方向还有哪些?

基因组学测序领域还有一些潜在的突破方向,其中一些是:


① 更高通量:随着技术的提高,将继续提高基因测序的通量,以便在短时间内完成更多的基因组学分析。

② 更低成本:通过研发更高效和更经济的测序技术,将不断降低基因测序的成本,使其更加普及。

③ 更高质量: 通过提高数据分析和质控技术的水平,以提高测序数据的质量。

④ 直接测序: 通过开发能够直接测序生物样品的技术,减少样品前处理的复杂性。

⑤ 全基因组测序: 随着测序技术的提高,将推广全基因组测序,以提供更全面的基因组学信息。


这些突破方向将有助于将基因测序技术带入更多的医学和生物学领域,以提高疾病诊断、预防和治疗的效率。


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测序技术在未来有可能用于什么新的方向?

基因测序技术在未来有可能用于许多新的方向,下面是几个例子:


① 生物制药:基因测序技术可以用于更快、更精确地确定药物作用的靶点以及与特定疾病相关的基因。

② 农业: 基因测序技术可以用于改善作物性状,以及提高作物生产效率和耐药性。

③ 微生物:基因测序技术可以用于研究微生物生态,以及识别致病微生物的基因组。

④ 环境监测:基因测序技术可以用于评估环境质量,以及监测环境中的微生物群落结构。

⑤ 医疗诊断:基因测序技术可以用于诊断疾病,并预测疾病的发展趋势,以及对疾病治疗方案进行精细化定制。


以上只是几个例子,未来还可能有更多基因测序技术的应用方向。


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华大智造测序仪有什么优点?

华大智造测序仪是一种高通量基因测序仪,它具有以下几个优点:


① 数据质量高: 采用了先进的测序技术,可以产生高质量的测序数据,以满足不同科研需求。

② 高效率:华大智造测序仪可以同时测序大量样本,大大缩短了测序周期,提高了测序效率。

③ 操作简单: 设计简洁易用,使用者不需要太多专业知识就可以使用,操作简单。

④ 维护方便:维护和保养简单,可以最大限度地降低维护成本。

⑤ 成本效益高: 相比其他测序仪,华大智造测序仪的成本效益较高,是一款性价比较高的测序仪。


以上是华大智造测序仪的一些优点,希望能够帮到您。


科技公司Nvidia的报告指出,AI生物学领域近年来突飞猛进,能够像人类一样输出创新内容的生成式人工智能(generative AI)和在ChatGPT和ProGen背后的大型语言模型(LLM)将促进生物学的工程化。


目前ChatGPT在医药健康领域的用途还在不断探索和研究中,希望未来可以更好地惠及大众。



*信息来源于新智元、IVD资讯、华大智造MGI公众号。