个人经历矿业

宣布我们新的目标和范围!

我们很高兴地宣布，我们的目标和范围已经发生了一些变化，包括人工智能、机器学习和视觉分析，并扩大了我们考虑的数据类型，包括成像、电子健康记录、生物库、环境数据、社会和行为数据、可穿戴设备和社交媒体数据。请点击在这里查看我们鼓励您提交的新目标和范围和类型。

精选系列:下一代机器学习

我们新的主题系列，由杰森·摩尔和玛丽莲·里奇编辑，寻找关于机器学习主题的手稿。我们对原创研究和综述论文都感兴趣，尤其是那些涉及新的和新颖的机器学习方法及其在生物和生物医学大数据中的应用的论文。这个系列是开放的，你可以找到更多关于它的信息(包括提交说明)，在这里．

生物医学信息学圆桌播客

我们很高兴地宣布，我们的主编杰森·h·摩尔和玛丽莲·d·里奇最近推出了一个播客!生物医学信息学圆桌播客旨在为您带来热点话题、最新论文、新闻、会议、开放数据、开源软件、对学员的建议，以及采访和聚焦世界各地的生物医学信息学同行。请收听摩尔博士和里奇博士的播客，在这里！

编辑配置文件

杰森·摩尔博士是宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的爱德华·罗斯信息学教授、生物统计学和流行病学教授以及遗传学教授。他是生物医学信息学研究所的首任常任所长，也是生物统计和流行病学系信息学司的创始主任。他还担任信息学高级副院长。他的工作已经在400多份科学出版物上发表，他在几个NIH R01基金中担任PI。他通过选举当选为美国科学促进会(AAAS)会员和美国国家科学院(NAS)卡弗里院士，被公认为信息学领域的国家领导人。他最近当选为美国医学信息学学院(ACMI)院士。

玛丽莲·d·里奇博士他是遗传学教授，转化生物信息学中心主任，宾夕法尼亚大学医学院生物医学信息学研究所生物信息学副主任。Ritchie博士是一名计算遗传学家和生物医学信息学家，专注于检测与常见、复杂的人类疾病相关的疾病易感基因，并将电子健康记录与基因组学集成。她擅长开发新的生物信息学工具，用于遗传学、基因组学和临床数据库的大数据复杂分析，特别是药物基因组学领域。她的一些方法包括多因素降维(MDR)、可遗传和环境网络关联分析工具(ATHENA)和生物软件套件，用于注释/过滤变异和基因组区域，以及为基因-基因相互作用和罕见变异负担/分散试验建立生物相关性模型。Ritchie博士在复杂数据分析方面拥有超过15年的经验，撰写了300多篇论文(h指数76)。她是2014年托马斯·路透社引用率最高的研究人员之一。Ritchie博士拥有领导大型协作工作的丰富经验;已成为使用电子健康记录和基因组数据的国家网络的一部分;具有优秀的组织和领导能力。里奇博士很适合做这个项目的合作者。