請您介紹一下自己并告訴我們您的 Core Life Analytics 之旅嗎？
我的名字是維克多，我在多倫多大學開始了我的科學生涯，在那里我獲得了生理學博士學位。當時我的重點是代謝紊亂，重點是藥物靶點和藥物發(fā)現。然后我在加州大學戴維斯分校和威爾康奈爾醫(yī)學中心擔任神經科學博士后。在后一個機構，我接觸到高通量和高內涵成像，使用化合物篩選進行藥物發(fā)現。
我的天真最初給了我一種錯誤的印象，即自動化會顯著加快我的項目和出版物的速度，但事實并非如此。數據分析是最大的挑戰(zhàn);來自我的項目的數據量超出了我的知識范圍，甚至不知道從哪里開始。我嘗試掌握一些編程技巧，但沒有任何東西是健壯或可重復的。
我加入 Core Life Analytics 只是因為它們是我遇到的數據問題的解決方案。此外，我們的科學理念非常吻合：提供強大且透明的數據分析工具，讓科學家能夠快速分析他們的數據并描繪他們實驗的整體畫面。此外，更重要的是，讓科學家了解數據科學的良好實踐。
Core Life Analytics 的主要目標是什么，它如何適應更廣泛的生物和生命科學領域？
在 Core Life Analytics，我們的使命是使數據科學民主化：我們幫助生物學家獨立分析他們復雜的表型數據。
高內涵或表型篩選是藥物發(fā)現的有力工具。使用先進的顯微鏡和圖像分析軟件，科學家可以將顯微圖像轉化為對細胞形態(tài)的數百或數千個測量值，例如大小、強度和形狀。這些所謂的特征描述和量化細胞的表型，使研究人員能夠仔細評估化合物的作用。
像這樣的技術適合向更多數據驅動的方法發(fā)展：與其專注于你知道參與你研究的過程的測量，不如測量它們，并使用統(tǒng)計數據來確定什么是有趣的。
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