Projektnews World Community Grid: Meet the newest member of the Help Stop TB research team
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The researchers recently welcomed a new team member who will be designing machine-learning approaches.
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Ritschie
Moderator (DC)
☆☆☆☆☆☆
Lernen Sie das neueste Mitglied des Help Stop TB-Forschungsteams kennen
1 Jul 2021
Zusammenfassung
Die Forscher begrüßten kürzlich ein neues Teammitglied, das Machine-Learning-Ansätze entwickeln wird.
Hintergrund
Im Oktober 2020 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation die neuesten globalen Statistiken zu TB, darunter die folgenden:
Das Projekt Help Stop TB wurde ins Leben gerufen, um die Hülle von Mycobacterium tuberculosis, dem Bakterium, das TB verursacht, zu untersuchen. Mehr über diese Hülle zu wissen, könnte Wissenschaftlern helfen, besser zu verstehen, wie das Bakterium sich selbst schützt, was wiederum bei der laufenden Suche nach besseren Behandlungsmethoden helfen könnte.
Willkommen, Connor!
Wir freuen uns, Connor McGee als neues Mitglied des Help Stop TB-Forschungsteams begrüßen zu dürfen.
Connor ist Doktorand im Rahmen des BBSRC-Doktorandenprogramms an der Universität von Nottingham. Als Teil des Programms absolvierte er zwei separate 8-wöchige Forschungspraktika, bevor er sich für ein Abschlussprojekt entschied. In seinem vorherigen Studium spezialisierte sich Connor auf das Gebiet der Computational Neuroscience und kombinierte verschiedene Werkzeuge aus der Mathematik und den Neurowissenschaften, um das Rätsel der Gliazellen im Gehirn zu lösen.
Bei der Auswahl seiner Projektrotationen wurde Connor die Möglichkeit geboten, im Rahmen des Help Stop TB-Projekts einen Schritt weg von seinem unmittelbaren Fachgebiet und hinein in die Welt der Computational Chemistry zu machen. Anfangs war er etwas nervös, fand aber schnell Gefallen daran, zu untersuchen, wie sich Moleküle falten und zu komplexeren Strukturen zusammensetzen. Als es an der Zeit war, eine endgültige Projektauswahl zu treffen, war Connor bereit, sich in die Arbeit der Croft-Gruppe zur Molekularstruktur zu stürzen und einige aufregende neue chemische Rätsel zu lösen.
Aufbauend auf seinen früheren Erfahrungen mit Statistik und Methodenentwicklung wird Connor maschinelle Lernansätze entwerfen, die bei der Untersuchung der im Rahmen des Help Stop TB-Projekts generierten Daten helfen können. Durch die Integration von maschinellem Lernen mit innovativen multidisziplinären Toolkits hofft Connor, zum Verständnis der Faktoren beizutragen, die die Faltung der Mykolsäure steuern, und gleichzeitig Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit und Transparenz zu gewährleisten.
Vielen Dank an alle, die dieses Projekt unterstützen!
Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
1 Jul 2021
Zusammenfassung
Die Forscher begrüßten kürzlich ein neues Teammitglied, das Machine-Learning-Ansätze entwickeln wird.
Hintergrund
Im Oktober 2020 veröffentlichte die Weltgesundheitsorganisation die neuesten globalen Statistiken zu TB, darunter die folgenden:
- Im Jahr 2019 erkrankten schätzungsweise 10 Millionen Menschen an TB.
- 1,4 Millionen Menschen starben im Jahr 2019 an TB.
- TB ist nach wie vor eine der 10 häufigsten Todesursachen weltweit und die häufigste Todesursache durch einen einzelnen Infektionserreger (vor HIV/AIDS).
Das Projekt Help Stop TB wurde ins Leben gerufen, um die Hülle von Mycobacterium tuberculosis, dem Bakterium, das TB verursacht, zu untersuchen. Mehr über diese Hülle zu wissen, könnte Wissenschaftlern helfen, besser zu verstehen, wie das Bakterium sich selbst schützt, was wiederum bei der laufenden Suche nach besseren Behandlungsmethoden helfen könnte.
Willkommen, Connor!
Wir freuen uns, Connor McGee als neues Mitglied des Help Stop TB-Forschungsteams begrüßen zu dürfen.
Connor ist Doktorand im Rahmen des BBSRC-Doktorandenprogramms an der Universität von Nottingham. Als Teil des Programms absolvierte er zwei separate 8-wöchige Forschungspraktika, bevor er sich für ein Abschlussprojekt entschied. In seinem vorherigen Studium spezialisierte sich Connor auf das Gebiet der Computational Neuroscience und kombinierte verschiedene Werkzeuge aus der Mathematik und den Neurowissenschaften, um das Rätsel der Gliazellen im Gehirn zu lösen.
Bei der Auswahl seiner Projektrotationen wurde Connor die Möglichkeit geboten, im Rahmen des Help Stop TB-Projekts einen Schritt weg von seinem unmittelbaren Fachgebiet und hinein in die Welt der Computational Chemistry zu machen. Anfangs war er etwas nervös, fand aber schnell Gefallen daran, zu untersuchen, wie sich Moleküle falten und zu komplexeren Strukturen zusammensetzen. Als es an der Zeit war, eine endgültige Projektauswahl zu treffen, war Connor bereit, sich in die Arbeit der Croft-Gruppe zur Molekularstruktur zu stürzen und einige aufregende neue chemische Rätsel zu lösen.
Aufbauend auf seinen früheren Erfahrungen mit Statistik und Methodenentwicklung wird Connor maschinelle Lernansätze entwerfen, die bei der Untersuchung der im Rahmen des Help Stop TB-Projekts generierten Daten helfen können. Durch die Integration von maschinellem Lernen mit innovativen multidisziplinären Toolkits hofft Connor, zum Verständnis der Faktoren beizutragen, die die Faltung der Mykolsäure steuern, und gleichzeitig Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit und Transparenz zu gewährleisten.
Vielen Dank an alle, die dieses Projekt unterstützen!
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