Tiendo a leer muchos documentos interesantes que salen de las UC: UC Berkeley, San Francisco, LA, Irvine, Davis, Santa Cruz y San Diego tienen departamentos de computación / biología de sistemas considerables que producen grandes cantidades de datos utilizando algunos de los últimas técnicas (RNA-seq de una sola célula, chIP-seq, etc.) y analícelas mediante aprendizaje automático. Las escuelas de California, con sus fuertes relaciones con Silicon Valley, dan lugar a departamentos de ciencias computacionales grandes y bien financiados, mientras que su gran tamaño ha llevado a muchas colaboraciones entre ciencias de la computación / matemáticos con biólogos e investigadores dentro de las escuelas de medicina. Esto crea una red saludable para el aprendizaje automático con biología.
Otras instituciones incluyen Harvard, MIT, NC State, Stanford, Cal Tech, Weizmann Institute, Cornell, Oxford, Cambridge, UPenn y UW (y mucho más que estoy olvidando, esto está fuera de mi alcance). Existe una relación clara entre los fondos de investigación y los resultados de la investigación en el campo, tanto porque una buena investigación aporta dinero, como también porque es costosa: puede costar miles de dólares hacer un solo experimento de secuenciación, y muchos estudios están haciendo cientos de tales experimentos!
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