1月的一个晚上,他编译代码的第十次,Vivek Kanpa笑了自己当一个程序写分析大量的分子数据最终产生了冲击。他惊讶于展现在他的眼前:有一个潜在的方法寻找新的蛋白质癌症免疫疗法的目标使用数据的科学。他可以使用个性化药物来帮助解决世界上最无法解决的问题,他能做到这一点通过将数据科学与生物学。
Kanpa,现在一个大四的学生,一直在寻找一种解决问题的桥梁之间的计算机科学家,临床医生、精密医学和生物学家的研究。所以当他听说了乔治·j·米切尔奖学金,这是一个显而易见的:他必须适用。
米切尔奖学金是由美国和爱尔兰,18 - 30岁,给美国人的机会去追求完全资助的一年研究生学习在爱尔兰和北爱尔兰。Kanpa被提名为12 2024类学者之一,和他的动机是清楚的。
“我知道这可能会加速我的目标在工作界面的数据科学与生物学、“Kanpa说。“明年将都柏林大学人工智能在医学充分资助的项目将获得最先进的生物制药资源给我,特别是在爱尔兰,个性化和股票型医疗似乎是下一代的药。”
Kanpa一直喜欢生物学,但并不总是对计算机科学。
“尽管我的父母工作在计算机科学,我不觉得这是对我来说,即使是在高中的时候,“Kanpa说。“科大学计算机科学的教学方法多样化的观众是把我拉进去。课程是应用生物学和环境科学等学科,对计算机科学改变了我的看法。科大学使我把医疗和科学数据;我从来没有觉得我是在计算机科学在孤立。”
很快,Kanpa发现自己追求双主修数据科学和生物学以及辅修数学。除了类的经验,科大学的合作项目在助长了他的野心。在第一次与武田全球生物制剂的合作团队,Kanpa执行大量的数据自动化、web开发和软件开发。
而探索创新的解决方案在武田,Kanpa被暴露在东北Apfeld实验室,通常被称为“虫不朽的团队”,因为其工作在神经组织老化的一种称为秀丽隐杆线虫的微小蠕虫。Kanpa发现高相似性实验室的数据处理和武田工作,和他很快加入了实验室,提高了团队的Pharedox软件包大块高通量数据的自动化处理。这个软件是用于生成强度地图蛔虫的形态,这在理解过程中发挥作用的神经内分泌信号保护人类免受疾病如阿尔茨海默氏症。
“再一次,我发现自己在生物学的接口和数据科学工作提问之前不可能没有计算机科学,“Kanpa说。“我总是感兴趣影响医疗、和使用我的技能在计算机科学帮助我留在尖端研究的前沿。”
东北部Kanpa指出,教师有极大的支持和激励他。他特别相信科学学院教授哈维尔Apfeld鼓励他申请机会等高峰体验开路先锋奖。这个奖项支持Kanpa兼职研究氧化应激机制,帮助他把他的工作和已经生成数据,他的工作在实验室的实验中创建新的数据。Kanpa认为这是他职业生涯的转折点,那一刻他第一次为自己雕刻一个利基在生物学的交集,机器学习,大数据。
读:卫生研究结合CS, Devashish Sood获得高峰体验奖
有了这个多学科的工具包,Kanpa冒险往他目前合作社在革命的药品,他工作的地方来预测药物渗透性和释放潜在的癌症治疗,所有使用一个机器学习的过程称为图卷积网络。
“在武田,我是完全基于数据的科学,特别是自动化。我从来没有涉足生物实验室或看到实验工作,”Kanpa说。“这就是为什么我申请RevMed;我想在实验室获得实际的经验。我想学在RevMed直接从每个人。”
进入实验室实践经验不多的钳工工作是一个挑战,但Kanpa RevMed队友拿出最好的他。
“这合作让我意识到我的工作价值观,”他表示。“我对自己学到了东西如知道我茁壮成长,我的价值,我的重点是什么。”
米切尔Kanpa,赢得奖学金感觉年的课堂学习的顶峰,他学会了合作。他希望追求博士学位发展计算工具和机器学习模型精密医学新的现实,并认为奖学金会帮助他变得更加好奇。
“我认为善良,耐心,热情,我的导师和教授给我;这是他们的成就,因为它是我的,”Kanpa说。“代表东北和我的导师是一个很大的荣誉,但在一天结束的时候,我只是一个科学怪人尝试不同的数据,我们必须思考和其他人回答同样的问题。”
1月的一个晚上,他编译代码的第十次,Vivek Kanpa笑了自己当一个程序写分析大量的分子数据最终产生了冲击。他惊讶于展现在他的眼前:有一个潜在的方法寻找新的蛋白质癌症免疫疗法的目标使用数据的科学。他可以使用个性化药物来帮助解决世界上最无法解决的问题,他能做到这一点通过将数据科学与生物学。
Kanpa,现在一个大四的学生,一直在寻找一种解决问题的桥梁之间的计算机科学家,临床医生、精密医学和生物学家的研究。所以当他听说了乔治·j·米切尔奖学金,这是一个显而易见的:他必须适用。
米切尔奖学金是由美国和爱尔兰,18 - 30岁,给美国人的机会去追求完全资助的一年研究生学习在爱尔兰和北爱尔兰。Kanpa被提名为12 2024类学者之一,和他的动机是清楚的。
“我知道这可能会加速我的目标在工作界面的数据科学与生物学、“Kanpa说。“明年将都柏林大学人工智能在医学充分资助的项目将获得最先进的生物制药资源给我,特别是在爱尔兰,个性化和股票型医疗似乎是下一代的药。”
Kanpa一直喜欢生物学,但并不总是对计算机科学。
“尽管我的父母工作在计算机科学,我不觉得这是对我来说,即使是在高中的时候,“Kanpa说。“科大学计算机科学的教学方法多样化的观众是把我拉进去。课程是应用生物学和环境科学等学科,对计算机科学改变了我的看法。科大学使我把医疗和科学数据;我从来没有觉得我是在计算机科学在孤立。”
很快,Kanpa发现自己追求双主修数据科学和生物学以及辅修数学。除了类的经验,科大学的合作项目在助长了他的野心。在第一次与武田全球生物制剂的合作团队,Kanpa执行大量的数据自动化、web开发和软件开发。
而探索创新的解决方案在武田,Kanpa被暴露在东北Apfeld实验室,通常被称为“虫不朽的团队”,因为其工作在神经组织老化的一种称为秀丽隐杆线虫的微小蠕虫。Kanpa发现高相似性实验室的数据处理和武田工作,和他很快加入了实验室,提高了团队的Pharedox软件包大块高通量数据的自动化处理。这个软件是用于生成强度地图蛔虫的形态,这在理解过程中发挥作用的神经内分泌信号保护人类免受疾病如阿尔茨海默氏症。
“再一次,我发现自己在生物学的接口和数据科学工作提问之前不可能没有计算机科学,“Kanpa说。“我总是感兴趣影响医疗、和使用我的技能在计算机科学帮助我留在尖端研究的前沿。”
东北部Kanpa指出,教师有极大的支持和激励他。他特别相信科学学院教授哈维尔Apfeld鼓励他申请机会等高峰体验开路先锋奖。这个奖项支持Kanpa兼职研究氧化应激机制,帮助他把他的工作和已经生成数据,他的工作在实验室的实验中创建新的数据。Kanpa认为这是他职业生涯的转折点,那一刻他第一次为自己雕刻一个利基在生物学的交集,机器学习,大数据。
读:卫生研究结合CS, Devashish Sood获得高峰体验奖
有了这个多学科的工具包,Kanpa冒险往他目前合作社在革命的药品,他工作的地方来预测药物渗透性和释放潜在的癌症治疗,所有使用一个机器学习的过程称为图卷积网络。
“在武田,我是完全基于数据的科学,特别是自动化。我从来没有涉足生物实验室或看到实验工作,”Kanpa说。“这就是为什么我申请RevMed;我想在实验室获得实际的经验。我想学在RevMed直接从每个人。”
进入实验室实践经验不多的钳工工作是一个挑战,但Kanpa RevMed队友拿出最好的他。
“这合作让我意识到我的工作价值观,”他表示。“我对自己学到了东西如知道我茁壮成长,我的价值,我的重点是什么。”
米切尔Kanpa,赢得奖学金感觉年的课堂学习的顶峰,他学会了合作。他希望追求博士学位发展计算工具和机器学习模型精密医学新的现实,并认为奖学金会帮助他变得更加好奇。
“我认为善良,耐心,热情,我的导师和教授给我;这是他们的成就,因为它是我的,”Kanpa说。“代表东北和我的导师是一个很大的荣誉,但在一天结束的时候,我只是一个科学怪人尝试不同的数据,我们必须思考和其他人回答同样的问题。”
1月的一个晚上,他编译代码的第十次,Vivek Kanpa笑了自己当一个程序写分析大量的分子数据最终产生了冲击。他惊讶于展现在他的眼前:有一个潜在的方法寻找新的蛋白质癌症免疫疗法的目标使用数据的科学。他可以使用个性化药物来帮助解决世界上最无法解决的问题,他能做到这一点通过将数据科学与生物学。
Kanpa,现在一个大四的学生,一直在寻找一种解决问题的桥梁之间的计算机科学家,临床医生、精密医学和生物学家的研究。所以当他听说了乔治·j·米切尔奖学金,这是一个显而易见的:他必须适用。
米切尔奖学金是由美国和爱尔兰,18 - 30岁,给美国人的机会去追求完全资助的一年研究生学习在爱尔兰和北爱尔兰。Kanpa被提名为12 2024类学者之一,和他的动机是清楚的。
“我知道这可能会加速我的目标在工作界面的数据科学与生物学、“Kanpa说。“明年将都柏林大学人工智能在医学充分资助的项目将获得最先进的生物制药资源给我,特别是在爱尔兰,个性化和股票型医疗似乎是下一代的药。”
Kanpa一直喜欢生物学,但并不总是对计算机科学。
“尽管我的父母工作在计算机科学,我不觉得这是对我来说,即使是在高中的时候,“Kanpa说。“科大学计算机科学的教学方法多样化的观众是把我拉进去。课程是应用生物学和环境科学等学科,对计算机科学改变了我的看法。科大学使我把医疗和科学数据;我从来没有觉得我是在计算机科学在孤立。”
很快,Kanpa发现自己追求双主修数据科学和生物学以及辅修数学。除了类的经验,科大学的合作项目在助长了他的野心。在第一次与武田全球生物制剂的合作团队,Kanpa执行大量的数据自动化、web开发和软件开发。
而探索创新的解决方案在武田,Kanpa被暴露在东北Apfeld实验室,通常被称为“虫不朽的团队”,因为其工作在神经组织老化的一种称为秀丽隐杆线虫的微小蠕虫。Kanpa发现高相似性实验室的数据处理和武田工作,和他很快加入了实验室,提高了团队的Pharedox软件包大块高通量数据的自动化处理。这个软件是用于生成强度地图蛔虫的形态,这在理解过程中发挥作用的神经内分泌信号保护人类免受疾病如阿尔茨海默氏症。
“再一次,我发现自己在生物学的接口和数据科学工作提问之前不可能没有计算机科学,“Kanpa说。“我总是感兴趣影响医疗、和使用我的技能在计算机科学帮助我留在尖端研究的前沿。”
东北部Kanpa指出,教师有极大的支持和激励他。他特别相信科学学院教授哈维尔Apfeld鼓励他申请机会等高峰体验开路先锋奖。这个奖项支持Kanpa兼职研究氧化应激机制,帮助他把他的工作和已经生成数据,他的工作在实验室的实验中创建新的数据。Kanpa认为这是他职业生涯的转折点,那一刻他第一次为自己雕刻一个利基在生物学的交集,机器学习,大数据。
读:卫生研究结合CS, Devashish Sood获得高峰体验奖
有了这个多学科的工具包,Kanpa冒险往他目前合作社在革命的药品,他工作的地方来预测药物渗透性和释放潜在的癌症治疗,所有使用一个机器学习的过程称为图卷积网络。
“在武田,我是完全基于数据的科学,特别是自动化。我从来没有涉足生物实验室或看到实验工作,”Kanpa说。“这就是为什么我申请RevMed;我想在实验室获得实际的经验。我想学在RevMed直接从每个人。”
进入实验室实践经验不多的钳工工作是一个挑战,但Kanpa RevMed队友拿出最好的他。
“这合作让我意识到我的工作价值观,”他表示。“我对自己学到了东西如知道我茁壮成长,我的价值,我的重点是什么。”
米切尔Kanpa,赢得奖学金感觉年的课堂学习的顶峰,他学会了合作。他希望追求博士学位发展计算工具和机器学习模型精密医学新的现实,并认为奖学金会帮助他变得更加好奇。
“我认为善良,耐心,热情,我的导师和教授给我;这是他们的成就,因为它是我的,”Kanpa说。“代表东北和我的导师是一个很大的荣誉,但在一天结束的时候,我只是一个科学怪人尝试不同的数据,我们必须思考和其他人回答同样的问题。”
1月的一个晚上,他编译代码的第十次,Vivek Kanpa笑了自己当一个程序写分析大量的分子数据最终产生了冲击。他惊讶于展现在他的眼前:有一个潜在的方法寻找新的蛋白质癌症免疫疗法的目标使用数据的科学。他可以使用个性化药物来帮助解决世界上最无法解决的问题,他能做到这一点通过将数据科学与生物学。
Kanpa,现在一个大四的学生,一直在寻找一种解决问题的桥梁之间的计算机科学家,临床医生、精密医学和生物学家的研究。所以当他听说了乔治·j·米切尔奖学金,这是一个显而易见的:他必须适用。
米切尔奖学金是由美国和爱尔兰,18 - 30岁,给美国人的机会去追求完全资助的一年研究生学习在爱尔兰和北爱尔兰。Kanpa被提名为12 2024类学者之一,和他的动机是清楚的。
“我知道这可能会加速我的目标在工作界面的数据科学与生物学、“Kanpa说。“明年将都柏林大学人工智能在医学充分资助的项目将获得最先进的生物制药资源给我,特别是在爱尔兰,个性化和股票型医疗似乎是下一代的药。”
Kanpa一直喜欢生物学,但并不总是对计算机科学。
“尽管我的父母工作在计算机科学,我不觉得这是对我来说,即使是在高中的时候,“Kanpa说。“科大学计算机科学的教学方法多样化的观众是把我拉进去。课程是应用生物学和环境科学等学科,对计算机科学改变了我的看法。科大学使我把医疗和科学数据;我从来没有觉得我是在计算机科学在孤立。”
很快,Kanpa发现自己追求双主修数据科学和生物学以及辅修数学。除了类的经验,科大学的合作项目在助长了他的野心。在第一次与武田全球生物制剂的合作团队,Kanpa执行大量的数据自动化、web开发和软件开发。
而探索创新的解决方案在武田,Kanpa被暴露在东北Apfeld实验室,通常被称为“虫不朽的团队”,因为其工作在神经组织老化的一种称为秀丽隐杆线虫的微小蠕虫。Kanpa发现高相似性实验室的数据处理和武田工作,和他很快加入了实验室,提高了团队的Pharedox软件包大块高通量数据的自动化处理。这个软件是用于生成强度地图蛔虫的形态,这在理解过程中发挥作用的神经内分泌信号保护人类免受疾病如阿尔茨海默氏症。
“再一次,我发现自己在生物学的接口和数据科学工作提问之前不可能没有计算机科学,“Kanpa说。“我总是感兴趣影响医疗、和使用我的技能在计算机科学帮助我留在尖端研究的前沿。”
东北部Kanpa指出,教师有极大的支持和激励他。他特别相信科学学院教授哈维尔Apfeld鼓励他申请机会等高峰体验开路先锋奖。这个奖项支持Kanpa兼职研究氧化应激机制,帮助他把他的工作和已经生成数据,他的工作在实验室的实验中创建新的数据。Kanpa认为这是他职业生涯的转折点,那一刻他第一次为自己雕刻一个利基在生物学的交集,机器学习,大数据。
读:卫生研究结合CS, Devashish Sood获得高峰体验奖
有了这个多学科的工具包,Kanpa冒险往他目前合作社在革命的药品,他工作的地方来预测药物渗透性和释放潜在的癌症治疗,所有使用一个机器学习的过程称为图卷积网络。
“在武田,我是完全基于数据的科学,特别是自动化。我从来没有涉足生物实验室或看到实验工作,”Kanpa说。“这就是为什么我申请RevMed;我想在实验室获得实际的经验。我想学在RevMed直接从每个人。”
进入实验室实践经验不多的钳工工作是一个挑战,但Kanpa RevMed队友拿出最好的他。
“这合作让我意识到我的工作价值观,”他表示。“我对自己学到了东西如知道我茁壮成长,我的价值,我的重点是什么。”
米切尔Kanpa,赢得奖学金感觉年的课堂学习的顶峰,他学会了合作。他希望追求博士学位发展计算工具和机器学习模型精密医学新的现实,并认为奖学金会帮助他变得更加好奇。
“我认为善良,耐心,热情,我的导师和教授给我;这是他们的成就,因为它是我的,”Kanpa说。“代表东北和我的导师是一个很大的荣誉,但在一天结束的时候,我只是一个科学怪人尝试不同的数据,我们必须思考和其他人回答同样的问题。”