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【bio】交叉学科盛行时代生命科学研究者的立足点 精选

已有 6038 次阅读 2011-12-24 22:29 |系统分类:观点评述| 研究生, 信息, 蛋白质, border, 科学研究

【引言】
武大生科教授研究生蛋白质组课的非常有个性的女教授Prof Guo一次不禁零碎的感叹,蛋白质组学越做到最后就越是computer dependent。

本人涉足蛋白质学生物信息分析的好机油小赫赫吐槽,关键在于实验、设备(质谱、色谱柱之类的草泥马太重要了),后续生物信息分析超无力,杯水车薪...

在交叉学科盛行当道的时代、在信息爆炸的时代,生命科学研究者该如何立足?——生命科学研究者是交叉学科里新鲜血液供给者,是新天地的开辟者。

Trial and error——生命科学研究的本质
Trial and error这是生命科学研究的本质,也是此学科的一大限制。基本上因为生命过程实在是太复杂,如何去啃这个巨大的生命研究问题?能想到的恐怕也只有不断尝试了。比如做晶体结晶的同仁们恐怕深有体会,上百个结晶条件,也许都不能得到想要的宝贝。

生命过程是复杂的,任何调控都是精准的。因此纵观生命科学研究,一个高频关键词就是target!靶向!定位!等等类似的关键词。癌症的靶向定位、HIV的靶向、基因治疗的靶向等等,一直都是生物医学研究者们梦寐以求的效果。

生命科学研究过程是反复尝试的,是螺旋上升的。因此在上述靶向治疗研究者的公开讲座上或者宣讲上,不少会有这样傻傻但很可爱的本科生提问:“请问您当初是怎么想到这个研究的?” 而基本上,研究者只好双手一摊,悻悻地回答:“我们反复尝试出来的”。

而多少充满奇思妙想、怀揣雄心壮志的的ph.D candidate败倒在反复尝试、不断求索的路上?经受不起时间的折磨与拖拉?心里想着:我的研究再犀利再具有前景,但如果能有一个标杆来指引、辅助研究,那该多好。

逻辑的魅力——计算机科学以及信息技术
什么是逻辑的魅力?我写的代码,只要没有逻辑错误,就一定能行驶我想要的函数功能。

一个人基因组3G,做一个疾病(比如肺癌)的研究,至少100个样本是需要的。那这么庞大的数据,即基因表达差异信息,该如何分析?所有生物研究数据太多、太复杂,需要数学理性统计分析(比如小儿科正交试验)、需要计算机语言工具(比如bioperl)来辅助解析爆炸似信息。在生命科学研究的层层迷雾中,需要逻辑的理性之光来指引!所以出现了一个很无奈的现状,在纯生科院里,会一点生物信息的同学就被膜拜成了神。

不过更奇妙的是,从事IT等行业的程序猿们自我调侃为:码农。不断不断、一直一直、重复重复地写着相似代码,苦不堪言。心里想着:我写的这些代码有什么意思?我会的别人也会,我不会的别人还是会,要是有个超赞的操作对象,那该多好?

让别人玩我玩剩了的——生科的尊严
要说这是生科的尊严,也可以说这是生科人的无奈。生物信息因其杂种优势,在基因组学时代、信息爆炸时代背景下,独领风骚。世界上专门有这么一波数理统计、计算机编程的人们,只做data-mining。就是专门分析生物学家们做出来的数据,挖掘庞大信息背后的潜在规律。当然还有做的更“过分的”,就是程序猿们指导生物家们做实验。仗着理性之光、逻辑魅力,让实验室工人帮自己做bench-work,来验证以及实现数学模型。于是生物家们沦为程序猿们的工人,即工人的工人。

那是不是意味着生物学家们要跟这帮人去竞争、去比信息挖掘,我想,绝对是生科人自寻死路。对于年老的一代工作者,大可以去搞合作项目,跟计算机学院合作、跟华大基因合作等。对于年轻的一代,请自觉去上各类数学统计、计算机编程的课程。2010年听闻武大生科本科生课程引入《数据结构》一课,当时我心里窃喜,武大生科终于觉悟了麼?但是好景不长,听闻孩子们挂科不少,作为试行的小白鼠,立刻决定次年不再开设此课程,让我无语了一会。 

对于普遍广大的纯生科人而言,如果没有能力去涉足编程、统计,而你又想涉足交叉学科,那就要想好自己未来的课题能给这个领域带来什么新鲜血液?开辟什么新航道?生物信息学、合成生物学、系统生物学里研究的对象本质都是生物,脱离生物背景和意义的任何数学统计、任何工具,都是没有意义的。

交叉学科这出戏里的演员(生物信息人)再好,但是没有剧本、没有舞台,又怎么能唱出余音绕梁?所以当诸位纯生科人看见生物信息的同学时,诸位可以膜拜他们羡慕他们,毕竟这是催化剂角色的生物信息人应该得到的膜拜。但是诸位不可妄自菲薄或者自惭形秽,膜拜他们不一定是以否定自己为基础,因为这第一是对自己的妄自菲薄,第二生物信息人并没有被你抬高而是因为你降低自己而已。

总之,自觉拾起生科人的尊严。
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p.s. 游荡在交叉学科





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