生命科学行业的科学家和工程师将 matlab® 和 simulink® 应用到多学科与端到端工作流程中。
使用 matlab，您能够：
- 创建分类和预测模型用于健康分析
- 自动执行图像分析任务，如细胞计数
- 使用 app 开发生物信息学分析工作流程，无需编写代码
- 在研究中借助多种统计学功能确定显著性
- 加入开发者社区，寻求经验、解决问题
- 为表格数据创建绘图和报告
- 通过单独的仪器、卡片、传感器或物联网方法采集实时数据
“借助 mathworks 工具，我们可以深入探查数据、理解数据，并且得出最佳数据分析方法。”
dr. lorenzo leonardi, institute for biodiagnostics, canada
使用 matlab 进行生物科学研究
基于 app 的工作流程
基于 app 的工作流程依托于 matlab，支持科学家进行前沿开发，对编程能力则没有硬性要求。借助 app，科学家无需编写代码即可探查数据、建立预测模型、分割图像、拟合曲线并创建可视化。在大多数工作流程的最后环节，这些 app 可以自动创建文档齐全的代码，而代码可以执行与 gui 交互相同的操作，从而建立可靠的管道。通过这种方式，非编程人员也可以进行工作流程开发，其他用户还可以根据需要增强代码。
视频与在线研讨会
活跃的社区开发
matlab 国际社区汇聚了众多生物学家，他们积极为众多学科领域开发和共享工具。用户可以在 file exchange 找到数以百计的生命科学代码示例和工具箱，此外更有大量可供选择。
第三方工具
- — 用于医学物理图像处理和治疗计划的工具箱
- — 用于基于生化约束的分析的工具箱
- — 用于生物物理分析的工具箱
- — 用于大型显微图像分析的框架
- — 用于医学物理学中辐射建模的工具箱
- — 电子显微镜可视化和分析工具
- — 对组织中的光传播进行建模的工具
- — 肺部影像分析套件
- — 用于大脑分析的一系列工具套件
- 什么是开放科学？
来自生命科学领域的广泛认可与应用
matlab 和 simulink 深受全球各领域生命科学家青睐，在商业、研究和教学中都有广泛应用。此外，matlab 还为跨学科工作和工作流程提供支持。通过将 matlab 与各种工具箱集成，科学家们可以合成遗传学数据、图像、时间序列和云数据，并将多种数据类型直接从一个工具箱传输到另一个工具箱。
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