要約
ChatGPTはopenAIが最近開発した製品で、多目的自然言語ベースのチャットボットとしてその足跡を残すことに成功している。本稿では、計算生物学の分野での可能性を分析することに関心がある。最近の計算生物学者の仕事の大部分は、バイオインフォマティクス・アルゴリズムのコーディング、データ分析、パイプライン・スクリプトの作成、さらには機械学習モデリングや特徴抽出を含んでいる。この論文では、ChatGPTがこのような側面に与える潜在的な影響（プラスとマイナスの両方）に焦点を当て、様々な観点から例を挙げて説明します。計算機科学の他の分野と比較して、計算生物学は、(1)少ないコーディングリソース、(2)より多くの感度とバイアスの問題（医療データを扱う）、(3)より多くのコーディング支援の必要性（多様な背景を持つ人々がこの分野に集まってくる）を持っています。このような問題を念頭に置き、本論文では計算生物学者の視点からChatGPTを用いたコード記述、レビュー、デバッグ、変換、リファクタリング、パイプライン化などのユースケースを取り上げます。
要約(オリジナル)
ChatGPT, a recently developed product by openAI, is successfully leaving its mark as a multi-purpose natural language based chatbot. In this paper, we are more interested in analyzing its potential in the field of computational biology. A major share of work done by computational biologists these days involve coding up bioinformatics algorithms, analyzing data, creating pipelining scripts and even machine learning modeling and feature extraction. This paper focuses on the potential influence (both positive and negative) of ChatGPT in the mentioned aspects with illustrative examples from different perspectives. Compared to other fields of computer science, computational biology has – (1) less coding resources, (2) more sensitivity and bias issues (deals with medical data) and (3) more necessity of coding assistance (people from diverse background come to this field). Keeping such issues in mind, we cover use cases such as code writing, reviewing, debugging, converting, refactoring and pipelining using ChatGPT from the perspective of computational biologists in this paper.
arxiv情報
| 著者 | Chowdhury Rafeed Rahman,Limsoon Wong |
| 発行日 | 2023-12-04 06:53:49+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |