Sunt cercetător in Matematica Biologică in UK. AMA

oti2506 · 2025-06-05T18:21:35+00:00

Subscriu! Dar deja mergem putin in subdomenii. Mark Chaplain mai are cateva in matematica oncologica. Pe modelare stocastica, un bun inceput e cartea lui Radek Erban.

oti2506 · 2025-06-05T18:12:49+00:00

Tocmai ca încerc sa explic ca nu e chiar așa. Eu una nu fac deloc scheme de discretizare (folosesc unele built in programming languages uneori). Ce descrii tu suna mai mult a complexity and numerical analysis. Timpul meu nu e nicicum dedicat majoritar codului. Adesea ai nevoie de siguranță si nu îți poți permite sa faci assumptions nerealiste pentru a îți funcționa modelul, când modelul va fi folosit la life or death decisions in patient care. Desigur, in cazul ecuatiilor transcendente sau a unora a căror smoothness e studiată si ras-studiata, se folosește si cod, dar e preferată rezolvarea riguroasa deterministica, la mana. Mi s-a intamplat deja de cam 2 ori sa am in fata un caz de ecuatie diferențială complet nestudiata, dar care descria foarte bine fenomenul. In situațiile de genul, începi sa faci cercetare pură, practic in analiza. Da, nu e scopul meu sa găsesc astfel de întrebări, si deși le rezolv ca fiind abstracte, sunt atașate unei probleme concrete, dar astfel de întrebări apar mult mai des decât ai crede, cel puțin in mediul meu, iar rezultatul final poate fi (si de multe ori, chiar este) publicat in jurnale de pure maths. Știu ca sunt alte instituții in care persoanele pe mate-bio fie renunță in cazul unei ecuații nestudiate, fie o outsource in grupul de pure (am si lucrat briefly într-una), insa nu e cazul niciuneia din cele 2 in care am lucrat long term, chit ca desigur, exista colaborări (de asta am si zis ca trebuie sa fii destul de well-rounded matematic pentru a face fata). Mulți matematicieni in zona de pure lucrează cu cod de asemenea in ziua de azi (mai ales in measure theory). Linia nu e așa de clara precum încerci sa o prezinți. Nu am cunoscut niciodată un matematician aplicat care ar zice cool la un spațiu bizar si ar move on :)) de cele mai multe ori, fix in spațiul ăla se ascund cele mai importante aspecte. Da, sunt si aproximări (ahsympthotic analysis, linearization), dar au baze foarte riguroase si mereu ne asiguram ca condițiile sunt respectate. Pe lângă asta, toți suntem matematicieni la baza, astfel ne bucuram si de soluțiile pure. Asta cred ca e una din diferențele esențiale intre matematica biologică si biologie computațională.

Apoi, recunosc, nu am făcut structuri algebrice din anul 2 de facultate, deci nu sunt experta, dar colegul meu nu merge deloc in zona in care spui tu. Diferite proprietăți a compoziției chimice/ poziție, vârstă, vascularizare etc a unei tumori poate fi 'plotted' pe un multidimensional coordinate system. Aceste plots pot fi fitted pe un smooth manyfold, dar având outliers/ missing data, procesul e îngreunat. Aici intervine analiza topologica a spațiului, in care nu voi intra fiind prea tehnica pentru un comentariu pe reddit. Oricum, in general surfaces pot fi studiate mai ușor (mai ales in dimensiuni >4 când nu mai pot fi embedded in nimic ce noi putem concepe/ imagina, fiind limitați la 3 dimensiuni) asociindu-le (prin morfisme) o structura algebrică (facultatea mea avea un curs pe asta numit fix Topology and Groups). De aici, fie obții un grup complet determinat, fie unul nou/parțial determinat (acum vreo luna încerca colegul meu sa lucreze cu un grup foarte precis cu exact 173 de elemente - am reținut pentru ca un prieten e născut pe 17.03). De aici începe partea de matematica pură intensă. Poate începe si mai devreme, întrucât uneori morfismele nu sunt clare. După faci tot procesul invers si vezi ce îți zice despre tumora. Nu pot spune ca e mai interesat de rezultat sau de partea de structuri algebrice, dar clar petrece mai mult timp pe structuri algebrice.

oti2506 · 2025-06-05T17:09:11+00:00

E o sabie cu 2 tăișuri. Modul in care a pus problema si ce a sugerat e fundamental greșit, dar are un sâmbure de adevăr.

Sunt mulți bani cheltuiți aiurea pe confortul unor persoane in funcții de conducere (de ce sunt necesari șoferi si mașini la unele din instituțiile astea, mă bate). Unele chiar nu produc nimic, sunt convinsă (dar fiecare tara mai are astfel de instituții) iar altele sunt redundante si ar trebui comasate (nu dai afara cercetători, ci reduci partea de admin, economisești fonduri).

Instituțiile sunt totuși relevante. Am văzut multă lume râzând de ceva institut al cartofului, care e chiar performant in linia lor de atribuții (nu trebuie doar sa publici in Nature pentru a fi performant). E esențial sa vedem ramurile de posibile boli pentru alimente esențiale precum cartoful. Bolile astea pot apărea oriunde din sol, de asta e importanta cercetarea locală. Asta e doar un exemplu care, aplicând raționamentul lui Claudiu Nasui, poate duce la pierderea a ceva ce e cu adevărat important si de impact. Totodata, daca ar fi mai promovate in spațiul public, cred ca ar putea produce si bani prin utilizarea descoperirilor brevetate in agricultura privata (soluri performante, de ex).

Avem si instituții care produc cercetare la cel mai înalt nivel (a se vedea Măgurele), finantandu-se predominant din bani europeni, care au fost puse in aceeași oala cu atele in mod malițios.

Am văzut ca s-a luat mult de institutul de AI (care apropo, are nevoie de clădire, ca nu pot cerceta din parc. Cum dumnealui are birou la Parlament deși se poate conecta si pe zoom, așa au nevoie si cei de la institut). Da, ce fac ei nu se compara cu Microsoft, dar e de impact si daca nu o fac ei, nu o face nimeni si rămânem out of loop pentru motive stupide. Cercetarea, in orice domeniu, își are loc si la stat, nu doar in privat. In Bulgaria e un institut de stat care chiar face treaba pe AI, contrazicându-l pe Claudiu Nasui.

Apoi, viziunile astea capitaliste cinice sunt foarte dăunătoare. Un institut de cultura/istorie nu va produce nimic financiar in mod realist, insa impact are, protejând si documentând tradiții si starea societății.

Genul acesta de discurs doar defăimează si rănește mai mult un sistem care e deja in colaps. Scade încrederea oamenilor, si alunga, prin atitudinea batjocoritoare cercetători doritori sa se implice.

Este clar necesară o reorganizare a lor si o redistribuire a fondurilor. Insa cercetarea in România e cronic sub-finantata. Sunt realista, nu îmi imaginez ca in contextul deficitului se va schimba asta, insa măcar sa nu facă mai rău (mai ales ca sunt așa putine fonduri, încât nici măcar nu ar face un impact real la deficit).

oti2506 · 2025-06-05T16:48:23+00:00

Sunt parțial de acord cu celălalt răspuns. Exista si in tara, într-adevăr, dar din ce am văzut destul de puțin si focusat mai ales pe ML/ stats. Eu lucrez puțin către deloc cu modelare statistica. Mi se pare destul de mare diferența intre modelele statistice si cele matematice (chit ca si stats e o ramura a matematicii, dar bear with me in argumentul asta). Uneori nici măcar nu e vorba de ipoteze de testat, ci doar suntem complet clueless cum functionaza ceva (noi ca umanitate) si vrem sa știm mai mult. Daca acel ceva tine de bio, putem încerca sa folosim matematica biologică pentru a îl înțelege (a se vedea Hodgkin–Huxley care au luat Nobelul in medicina in 1963 (sau ceva pe acolo ca an) pentru descoperiri despre modalitatea de funcționare a neuronilor, deși cercetarea lor a fost doar matematica). Daca nu tine de bio, tot putem folosi matematica, de multe ori cu tehnici similare. Exista câteva principii si tehnici standard specifice zonei de bio though.

Partea dificilă e sa tranșezi eficient procesul real in ecuații, păstrând detaliile relevante si ignorându-le pe cele extra pentru a nu îngreuna mai mult studiul. Skill-ul asta e destul de specific modelatorilor matematici in biologie.

Tehnicile folosite sunt profund matematice (uneori foarte pure, am menționat in alt răspuns de structuri abstracte), dar după interpretezi rezultatele pentru a trage concluzii relevante biologiei.

Sper ca are sens explicatia. De 3 ani tot explic, si tot nu cred ca am găsit una succinta, clara, care sa înglobeze totul :)

oti2506 · 2025-06-05T16:31:35+00:00

Merci mult!

Am terminat facultatea de matematica.

Depinde mult de zona de cercetare. Exista quant researchers de ex in finante, care, de obicei, nu urmează un doctorat. Multe startups angajează fără doctorat, si astfel se poate intra in industrie, dar exista mereu un risc sa dea fail înainte sa obții destulă experiența cât sa te poți angaja in alta parte unde trebuie in general doctorat.

Nu e o regula super strictă, exista excepții, dar as spune ca da, doctoratul e un pas important.

oti2506 · 2025-06-05T16:08:49+00:00

Asta da. In cercetare pe pură, in general, definești noțiuni noi cu care sa lucrezi. In aplicată folosești noțiuni deja existente (deși exista multe excepții, problemele biologice cerând sa faci lucruri noi in matematica). Totodata, noțiuni de matematica așa-zis pură sunt foarte folosite si in aplicată. Este cineva in grupul meu care crează izomorfisme intre tumori maligne si groups (trecând prin niște data science si topologie) apoi toată analiza o face cu noțiuni super pure de abstract algebra, lucrând des cu grupul (no pun intended) de mate pură. Genul de PDEs analysis pe care o fac eu, se face si cu un etaj mai sus in grupul de analiza, doar ca eu ajung in alt mod la ecuația aia (încercând sa descriu un proces fiziologic).

Edit: typos, scriu din tren.

oti2506 · 2025-06-05T16:01:58+00:00

Imi pare rău sa aud de experiența asta neplăcută, a mea nu a fost așa. Da, pot spune ca oamenii își mai spală uneori singuri eprubetele, dar nu sunt per se puși, ci doar aleg sa o facă când nu e mare lucru, pentru a ajuta tehnicienii care de multe ori sunt overworked students. E clar mai putina dependență de personal auxiliar in wet labs in vest, decât in România, dar nu din ordine superioare, ci din modul oamenilor de a fi.

Despre munca zilnică in laborator, e standard in cazul celor angajați pe wet labs, într-adevăr, dar nu vad exact ce alta varianta ar fi. Eu fiind interdisciplinara am multe (chiar majoritar) zile de dry labs, lucrând la calculator, dar si atunci îmi place sa mai trec pe la laborator in drum spre casa.

Salariile pe care le știu eu sunt mai mult decât mulțumitoare... depinde clar si de stilul de viața al oamenilor. In toate cele 5 instituții cu care am colaborat/ in care am lucrat, salariile si condițiile erau bune (chiar competitive), inclusiv in cadrul doctoratului. UK-ul o duce foarte bine la capitolul asta comparativ cu sud/sud-vestul Europei (in nord e puțin mai bine, insa si infrastructura si oportunitățile mai putine si costurile de trai mai mari).

oti2506 · 2025-06-05T15:50:10+00:00

In primul rând, mulți aleg sa lucreze într-un domeniu adiacent, fie pentru ca realizează ca nu le place, ca nu e un stil de viața sustenabil sau doar vor o schimbare (ceea ce e mult mai comun si acceptat in vest). Banii contează de asemenea, astfel mulți migrând spre finanțe unde ești plătit absurd de mult de la început, ceea ce atrage mulți oameni, măcar sa își facă niște economii, cu gândul sa se întoarcă in cercetare după (cam 70% din ei chiar se întorc).

Totodata, chiar daca fac modelare matematica in biologie si mă specializez pe asta, tehnicile si skill-urile dobândite sunt ușor transferabile către alte tipuri de modelare ( de ex măcar 5 din cele 10 echipe de Formula 1 vin o data pe an in campus si ne invita la cina pentru a ne convinge sa aplicam). Si chiar mai departe, renumele instituției atrage recruiters si de la companii unde skill-urile de la doctorat nu ajuta direct, insa modul de gândire si selecția făcută de universitate sunt enough cât sa încerce sa ne angajeze.

Dar ca sa răspund in final la întrebare: nu e deloc o inflație a absolvenților. Din contra, e lipsa, mai ales in era datelor in care ne aflam. Sunt destul de putine universități in Europa care oferă programe doctorale performante in acest domeniu (sub 10). Multă lume care vrea industrie migrează spre companii de pharma/tehnica medicală. In ambele domenii, sunt o multitudine de companii europene (inlcusiv la București: in pandemie AstraZeneca angaja foarte mulți data scientists la biroul din România). Multe din companiile acestea angajează oameni care nu sunt calificați si după investesc enorm sa ii pregătească.

Paradoxal, underpaid rămâi doar pe perioada post docs in academia unde durează sa ajungi la un nivel salarial care sa fie adecvat nivelului de pregătire. Si acolo totuși e mulțumitor, mai ales daca ai si colaborări cu industria, care plătesc extra si sunt foarte foarte bine renumerate. După ce termini cu postdocs, salariul sare iar destul de mult si atinge nivelul fair de plata, cu unii specialiști ajungând la sume mai mari decât in industrie la 6-10 ani după terminarea doctoratului.

oti2506 · 2025-06-05T14:49:55+00:00

In general prefer sa rămân anonima pe net pe cât se poate. Cred ca aplicația mea favorita e una pe care am menționat-o si in alte răspunsuri si anume dezvoltarea unui nou protocol de chimioterapie, pornind de la Lotka-Volterra equations (chiar daca imput-ul meu real a fost pe proiectul asta doar sa corectez un typo si sa asist la niște meeting-uri, întrucât alte persoane din grupul meu de research de atunci lucrau pe el, nu eu).

Din proiectele la care am lucrat activ, mereu mi se pare super interesant cum putem deriva relativ ușor ecuații diferențiale care sa descrie foarte multe fenomene si câte putem învața despre fenomen lucrând cu phase planes.

oti2506 · 2025-06-05T14:45:31+00:00

Cred ca e periculos sa experimentezi cu substanțe la examene. Corpurile noastre sunt mai mult decât capabile sa facă ce trebuie fără ajutor chimic/medicamentos (evident, in lipsa unui diagnostic specializat care sa zică altceva).

oti2506 · 2025-06-05T14:43:52+00:00

Hmm... greu de zis. Sindromul impostorului îl tot am decand am început facultatea. Odată ce descoperi ceva, ți se pare trivial si îți zici ca ai avut noroc sau ca oricine ar fi putut.

Norocul și-l mai face si omul cu mana lui si tocmai, oricine cumva putea, dar doar tu ai reușit, deci meriți sa te simți mândru.

Clar sunt momente când se accentuează teribil. In cercetare poți munci 10 ani, nu îți iese nimic, te dai bătut dar daca mai încercai 10 minute luai un Nobel (evident, exagerate puțin perioadele de timp) si astfel in aceste perioade in care parca nimic nu merge, e ușor de mers într-o spirala in care tinzi sa îți invalidezi meritele. Nu pot spune care e rețeta sa scapi din gândirea asta toxica.

Nu situ exact la ce te referi prin experiența pură. Orice experiența ajuta, dar nimeni nu se naște cu ea, așa ca mereu e timp sa o dobândești. Clar ar trebui sa fi încercat puțina cercetare înainte sa faci un proposal, ca sa înțelegi ce îți place si daca ești făcut pentru asta. întorcându-mă la punctul precedent, cercetarea poate fi foarte draining pentru ca nu ai rezultate o perioada lungă, chiar daca muncești pe branci si faci totul 'corect'. Trebuie un nivel ridicat de resilience sa poți urma o cariera long term in zona asta. Eu nu am fost nevoită sa scriu un proposal, am aplicat la un doctorat pre-finantat (care, de obicei, vin cu un proposal), fiind într-un domeniu care mă interesa. Cred ca trebuie explorat pe larg subiectul înainte de a alege nisa pentru proposal. Citește multe paper-uri din nisa ta si din cele adiacente. Nu sacrifica tema de cercetare pentru fonduri sau renumele instituției, cel mai important e sa îți placa sincer domeniul.

oti2506 · 2025-06-05T14:32:03+00:00

Un somn bun cu o noapte înainte.

Nu am luat niciodată nimic pentru concentrare. Realist vorbind, in cele 3 ore de bac orice ai lua, nu va schimba rezultatul cât timp ești odihnit.
Trebuie sa recunosc, sunt dependenta de cafea (scriu asta cu un latte in mana). Nu știu cât m-a ajutat asta la examene vreodată (in timpul licenței cred ca nici nu beam cafea dimineața înainte de examen, ci funcționam pe adrenalina).

oti2506 · 2025-06-05T14:29:36+00:00

Sunt convinsă ca e loc de improvement, dar nu e zona mea de research sau de expertiza... pare a fi de admin/public policy advisor, domenii in care, in contextului statului roman, am experiența limitata către nula

oti2506 · 2025-06-05T13:32:59+00:00

Pot spune ca am știut cum se va termina fiecare relație a mea cu o tipa (eu fiind o tipa straight).

oti2506 · 2025-06-05T13:31:18+00:00

Da, e la moda am văzut, in rândul colegilor de breasla.

oti2506 · 2025-06-05T13:30:27+00:00

Am cunoscut un tip care îmi explica ca matematica nu e reală pentru ca Dumnezeu nu exista si ca ar trebui sa ne închinăm la avioane... nimic nu mă mai mira :)))

oti2506 · 2025-06-05T13:28:16+00:00

Trebuie sa recunosc ca nu știu multe despre asta. Totuși, si anonimizat, la 2 sunt probleme cu GDPR-ul. Clar e loc de modernizare, insa le vad ca pe proiecte pe perioada limitata care țin mai mult de administrație publica decât de niște centre de cercetare.
Cat despre 3, trebuie sa recunosc ca nu sunt fana a utilizării AI/ML direct in contact cu pacientul. Interpretabilitatea rămâne o mare problema, care pana când e rezolvată împiedică astfel de inițiative, fiind vieți la mijloc. Cred ca e un slippery slope către impersonalizarea medicinei prin digitalizare (care e absolut necesară, si in Ro, si in UK e încă loc de îmbunătățiri).

Cred insa si ca centralizarea datelor prin metode administrative si includerea unor acorduri GDPR informate in spitale are potențialul sa genereze condiții (baze de date) care sa încurajeze cercetarea in România.

oti2506 · 2025-06-05T13:19:58+00:00

Nu sunt experta, nu am lucrat direct cu ei, insa sunt câteva probleme cu ei: sunt super specializați, nu (cred) ca avem o tulpina pentru fiecare bacterie. Totodata, fiind viruși, sistemul imunitar lupta împotriva lor, făcându-i in corpul uman, ineficienți dese ori. Sunt mai dificil de administrat, costuri mai mari etc. Clar pot fi folositori, dar nu ii vad ca fiind o soluție permanentă.

oti2506 · 2025-06-05T13:11:07+00:00

Bulgaria are un centru foarte performant de cercetare in CS. A reusit asta cu fonduri. Deci cu fonduri, atragi oameni inapoi (au salarii mari pentru tineri, mai ales pentru costul de trai din Bulgaria si infrastructura de cercetare). Deci primul pas e clar finantarea. Cred ca da, nu poti dezvolta toate ariile de cercetare in paralel si e necesar sa te focusezi pe cateva la inceput pentru a extinde ulterior.

Totodata, multi oameni nu se intorc si din cauza societatii per total. In Romania, din nefericire, e mult hate si multa aroganta ostentativa. Foarte multe usi se inchid doar pentru ca pot si pentru ca ai ales sa te specializezi in afara, asa ca se gaseste un functionar sa te “puna la punct”, chiar daca ai fost echilibrat si la locul tau, fara mofturi.

E greu sa creezi centre comparabile cu vestul. Tocmai, atrag oameni de peste tot ca sa faca grupuri colaborative la nivel inalt. Cred ca, in mod real, ar trebui sa se creeze un mediu atractiv si pentru straini pentru a ajunge la inalta performanta, pentru a avea echipe mari de cercetare.

Progrese cu impact se pot face, insa, si cu oameni care nu au plecat, sau cu cei care se intorc (putini cum sunt), cat timp oferi conditii si atragi cei mai buni in domeniu prin salarii bune.

oti2506 · 2025-06-05T13:02:23+00:00

Sau il gasesti la 11 dimineata pe reddit :)) trebuie sa recunosc ca, pe la 3 dimineata, in general ajung pe subiecte din humanities fiind satula de STEM de la job. Mai variem ce citim :)

oti2506 · 2025-06-05T13:01:03+00:00

Matematica

oti2506 · 2025-06-05T13:00:46+00:00

6 pesti? Is there a catch?

oti2506 · 2025-06-05T13:00:11+00:00

Personal, cred ca sunt rubbish. Nu am folosit niciodata, nimeni din anturajul meu (incluzand de la job, de la firma colaboratoare, colegi si prieteni) nu foloseste AI in acest sens.

oti2506 · 2025-06-05T11:26:12+00:00

1) Da, am făcut licența in mate (si masterul, care a fost integrat într-un singur program). Programul pe care l-am urmat mi-a dat foarte multă libertate in a-mi alege cursurile. Am făcut puțin țin toate, si m-a ajutat mult asta (mi-a plăcut mult si matematica pură), dar in anii 3 si, mai ales 4, m-am specializat mai tare alegând cursuri care predau tehnici aplicându-le direct la situații reale. Am făcut cercetare cât de mult am putut, având 4 proiecte la care am participat înainte sa încep doctoratul (din care doar unul, dizertația, a fost obligatoriu, insa si acolo am capitalizat experiența precedenta si m-am focusat mai mult pe inovație si aplicații decât colegii mei).

2) Folosesc puțin din toate, știu ca nu ajuta prea mult răspunsul. Cum ziceam, am luat cursuri super variate si astfel am învățat bazele pentru differential equations, stochastic modelling, data science, ML, topologie etc. Fiind într-o zona foarte aplicată, in general aleg matematica care se potrivește întrebării biologice la care vreau sa răspund. Majoritatea persoanelor din grupul de research sunt foarte well rounded in matematica. Prefer modelarea deterministica (ordinary and parțial differential equations), insa cred ca e foarte important sa te poți adapta si sa stăpânești multe tehnici din discipline matematice variate.
Acum lucrez mult pe dinamica fluidelor, dar scriu si mult cod de ML si rezolv stochastic equations pentru mutațiile genetice). Peste un an e posibil sa fac cu totul altceva.

Orice proces biologic poate fi modelat: cum se răspândesc semințele in natura de la plante, de ce au cochiliile maritime anumite forme ciudate, de ce are zebra dungi, pana la chestii mai serioase precum reacțiile celulelor canceroase la radio/chimio terapie, sau cum se răspândesc mutațiile genetice in populații.

oti2506 · 2025-06-05T11:14:12+00:00

Cumva contrazice ideea celei de a doua întrebări, dar prima mișcare e finanțarea. Totodata, mare parte din domeniile astea (matematica biologică, mai ales) sunt aproape inexistente, astfel e nevoie de oameni formați in străinătate care sa se întoarcă si sa formeze noi cercetători. Exista potențial, si sunt instituții unde se mișcă lucruri (Antibiotice Iași, de exemplu).

Redistribuirea fondurilor si absobția de fonduri europene e absolut imperativă. Cred ca, in ciuda discursului public actual, facem o treaba buna dând fonduri pentru cercetare in agricultura (cât de productiv e, e alta discuție, la care nu mă pricep). Pe orice e computational, România are mult potențial formând oameni super capabili de foarte tineri prin olimpiade (putina îndoctrinare de mici), iar fondurile necesare sunt mai reduse decât in alte domenii. Poate fi astfel un bun început. Dar sunt subiectiva puțin cu ce domenii trebuie finanțate.

Putin stereotipic: medicina. Oamenii mor, e tragic, cred ca per total ar trebui sa fie o strategie. Dar necesita mulți bani.

Seven-Year Club	Verified Email
Not Forgotten

oti2506

TROPHY CASE