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评:《Should Computational Biologists do Experiments? 》 精选

已有 8610 次阅读 2013-10-24 22:38 |系统分类:观点评述

   咱生信领域最大的特点就是杂,几乎啥背景的都可以有,就跟当年的CPLA一样,有八路军、新四军,也有各种区大队、区小队,既有黄埔军校科班出身的正规军(例如彪哥,徐向前,陈赓),也有血战出身的草根(例如,粟裕),大家来自五湖四海,受到的教育不同,秉持的学术理念也大不相同,可大家必然也必须都坚信一件事情:生物信息有前途。给本科生们讲这话,他们在那里笑,我说,各位觉得比我聪明?大家摇头。我说那不就结了,我这么聪明的人,怎么可能干没前途的事情?大家哈哈大笑。对吧?生信有前途,聪明人说话总不会错的。

    咳咳,扯远了,讲重点讲重点。话说最近同行们正在讨论一个问题:搞生信的要不要做实验?其实这问题就如同无数个生信里其他的问题一样,都是被翻过来覆过去讨论至少十年以上并且还没有什么定论的问题。没辙,生信就是本烂帐,连这个领域的father应该是Temple Smith, Dayhoff还是林华安那都吵到现在没结果。当然喽,换个角度看:这不挺好吗?啥事儿都说清楚了,还用的着聪明人来做吗?所以生信是聪明学生理想的科研方向。

   关于要不要做实验这个问题,大家纷纷发表意见,高哥说,做啊,哥们我现在细胞玩得不错哈,一会儿摆成S形,一会儿摆成B形...侃姐跳出来:甭整那些没用的,功能,功能!No function, no publication! 屹哥说,这不成,做功能太费RMB勒...校友康康打圆场:功能咱就算了,还是跟设备和仪器结合,做做技术得了。大家正在七嘴八舌时,Shirley笑而不语,待大家吵得口干舌燥到处找水的时候,Shirley说,要不看看我刚写的博文:

  Should Computational Biologists do Experiments?

 

   看了好几遍,写得在理,因为是英文,所以翻译+解读一下哈。总的来说,结论就一个:生物信息学家应该做实验。并且,需要注意几点:

1. "Computational biologists should stay at the cutting edge of technologies",搞生信的要玩就一定要玩最新的技术。比如我02年刚读研究生那会儿,刚刚引起大家注意的有两个技术,一个是RNAi,另一个是microarray。那个时候做这俩玩意儿的,无论是计算还是实验都特别好发论文,领域里很多大牌学者,当年都是靠做这俩之一成名的(例如,北大的李程)。 这几年测序前景看好,做这方面研究的生信学者自然是不少。结合最新的技术、仪器或设备非常重要,看了Shirley的博文,正好想起来学院刚进了一台5600质谱,做蛋白鉴定的神器,打算过两天让学生去学学,咱也得能玩得转最新的技术才行。

2. 搞生信的应该做啥实验呢?俩字:高通量。数据规模小用不着生信,你闭着眼睛看看那也就看明白了,只有数据规模大,最好是“大数据”级别的实验,那才值得搞生信的人做。比如,基因组、蛋白质组,等等,后面带个组的实验都值得生信的人去做。当然也不妨想想新的玩意儿,比如红斌做的图像组就挺有前途。

3. 要注意新技术产生的数据的质量。生物学的数据,一个最大的特点就是噪声大,假阳性数据高,各种有的没的都能给你整出来。所以做算法的时候,去除噪声是必须要考虑的。

4. 要回答具体的生物学问题。所以咱生信的人必须要跟紧最新的生物学进展,如果生信结合简单的实验就可以回答生物学问题,那就come on。如果需要更复杂的实验,这时候,最好办法就是与有经验的实验学家合作。

5. 实验不能太难,也不能太贵。做组学研究那是技术活,一套实验方法没准要摸索好多年,咱要真钻进去跟专业搞组学的拼那显然是拼不过,所以最好还是拿现成的组学方法直接产数据。成本自然是必须要控制的,国内搞生信的基本上都不富裕,稍微贵一点儿的实验那还是光看看就得了。

   总结:搞生信的不做实验很难混的,尤其在国内 (注意Shirley博文的最后一段) 。无论如何,实验是必须做的,至于是自己做,还是合作,或者两者都有,那就各想各的办法喽。  

 

注:CPLA不解释。几年前我们做了个数据库Compendium of Protein Lysine Acetylation专门致敬一下。最近我们做了个升级,改成CPLM了,包括十几种新修饰的数据,回头专门讲讲这个库。

   



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