主题：【原创】谈谈大学的变迁1 -- duhao

唔，你看看，道长这样的牛人，想来场血光之灾，都不用本行的生物武器，却用什么核武器，这生物不兴，俺可没骗人啊

连搞个恐怖袭击的勇气都没有。

不过如果真的搞恐怖袭击的话，最好用的还是化学武器。比方说来一颗100g富含腐胺的超级臭蛋（就是尸体腐败后的那个味道哦，你可以容忍的那个浓度还是在百万分的水平上），一颗就可以把整个FBI或者5角大楼给清空。

不过这个搞不死人的，要杀人，还是氢弹快捷，便利。

但这不是说就没有恐怖的生化武器了，比如说鼠疫和伤寒，但是那个就的确有点丧尽天良的意思了。妖道还做不来这个。

前年买了许多，还没用完呢。

奇怪的是我从来没闻到传说中的奇臭。也许当时鼻子被麻翻了。

要说杀人于无形的话，我知道有些生物武器比这些名角厉害多了，而且很容易自制——当然FBI，HS什么的也都知道。哦，还被克格勃用过。

而且要很特殊的后期处理方式。你要是还能够闻到味道的话，恐怕你们研究所不知道已经死了多少人了。对了，我很好奇，你用这些东西，是生化合成什么么？

说到这个，想起来一个段子。

我一个学化学的师弟给我抱怨说，都说氢氟酸是酸，他闻过，怎么也没有闻到酸味啊。我说，你的鼻子不是PH试纸，闻味道是闻不出来酸碱的。

这几个都是多氨基化合物，理论上可以在分子间架桥，当然实际怎么回事就难说了。俺们这行到目前为止还是现代炼金术。

失敬啊。

我说呢，你们怎么会大量的用到这些多氨基聚合体。这些东西一般是当作生化反应的氨基保护剂存在的，用到的地方极少。

你这行可真是现代炼金术了。不过找工作还好吧，我有个同学去年刚毕业，连博士后都没做，就捞了个faculty的职位，去误人子弟了。不过我这同学觉得这个炼金术不保险，所以专攻软件方面去了。

生物不作博后就发考题相当的牛啊

何况结晶这行技术已经非常成熟，上世纪末晶体学热过之后，北美学校的位置大多已经饱和，或者说，学校们当已经上够，光凭结晶，faculty位置是相当难找了。

如果进公司的话倒是不算太困难就是，大概因为提蛋白的技术总是受欢迎的吧。

另外一个是挂着生物信息学的羊头去的。我所有挂这个羊头的同学们好像都是直接拿的发考题。不过搁今年就不成了，位子几乎满了。

妖道就不成了，神经发育学，冷，超级冷的行当。我老板当年只做了一个博士后就拿到了发考题，还不大不小的爆了个冷门。现在好像都流行做两个以上才行了。前一阵子听说某大学有个相关的空位子，我天，竟然有1000多号竞争者，没有Cell的都直接杀掉。搞得我的心哇凉哇凉的。我老板至今都没搞出个cell来。而且搞这个的，进公司也没人要啊，实在是不好混啊。我正在考虑要不要到个社区大学去当发考题呢。不过那个真的是发考题了。唉，难啊。

也许最近5年或者10年，会有大量的数据出来，做这行的会有很多事情要做，无论公司还是学校。

总觉得生物信息学其实就是计算机软件学在生物类的应用。说白了，还是工具。遥想80年代后期，90年代早期的分子生物学是多么辉煌啊，现在已经成了常规的实验手段了。

生物信息学是沾了生物和信息软件学两方面的光，但是可惜的是两方面都没有学到家。促进科学发展的三要素，观念，科技和新的研究方向或者材料，生物信息学目前勉勉强强的三个都占了一点，但是一旦这批数据处理完毕之后，或者有了优秀的算法引导出的超级好用的软件出现，生物信息学恐怕也会很快的衰落下去的。

不过那个好像是很久远以后的事情了。

软件只是实现的工具，而核心是信息的提取，或者说算法

CS的核心是算法而不是软件，向来没人以为软件就是CS的全部。BioInfo的kernal是算法，好的算法意味着BioInfo的发展而不是衰落。但是其独特的特点在于这里所说的算法并非纯粹数学上的东西，既然生命科学本身就不成熟，现在看起来成功的算法本身就融入了数学和生物/医学知识的结果。纯粹的依赖数学，其实就是简单的认为BioInfo = Apply pure Algorithm on biological/medical data。 That's definitely wrong.

至于数据，正是因为在未来5到10年中会有海量的数据出现，对学校的研究者来讲，要面对从未有过的数据量(普通得case也许是kT，也许是MT)，需要新的算法来解决，而对公司的人员来说，则是开发出具有更高信噪比，降低false positive的设备和工艺。等把这一批数据处理完，也许可以说，基于人类的信息处理告一段落，不过一个类似的比喻就是如果我们明白了大脑，神经生物学也走到了尽头，但是这个尽头在可以预见的将来是看不到的。

这不正是一门科学成熟的表现，数学，物理，量化的化学学科很多不都变成了常规手段吗？分子生物学/遗传学研究了这么多年，难道我们就真得能回答所有有关基因的问题吗？基因图谱搞出了这么多年，谁能告诉大家所有人类基因是如何表达，调控以及相互作用的？等所有这些问题都能够回答清楚了，生物信息也就可以消失了，不过也许遗传学也就可以消失了。

生物信息的目的就是要发展成常规手段，但是基于生物系统的复杂性，这个目的几十年内是很难实现的。所以好的生物信息的分析员必须要有足够的生物/医学系统训练，也许在我们这代人，对于分析结果的最终解释仍然依赖于人脑而非电脑。

但是不觉得未来的海量信息会对Bio-informatics这门学科有多大的提升作用。原因么，有以下几点，

首先，生物学跟所有的科学一样，是追求的事物间的基本联系。而这个基本联系是埋藏在大量的非基本联系之中的。科学的作用，就是把这个基本联系从中给找寻出来，而不是总结所有的非基本联系如何如何。而目前，包括我可以预见的将来，生物信息学的重心，是不可能转移到找寻基本联系上去。原因很简单，找寻基本联系需要的是必须要经过传统的假说》验证》修正假说》进一步验证。。。的循环中去。而生物信息学不可能利用这个传统有效的路径来独立的进行验证的，它所做的，只能是辅助性的整理工作。

其次，正如你所提到的，算法才是关键，是生物信息学的真正核心。但是问题是，所有的算法都是以纯数学为基础的，然后套上生物学的角度来考虑的。也就是说，生物信息学是依靠算法的发展作为基础的。所有的海量信息的工作，不可能对生物信息学有着直接的推动作用。他们所起到的作用只可能是间接的。

所以说，生物信息学的真正作用，其实是数学在生物里面的应用。就如同化学在生物里面的直接应用，促生了生化一样。但是同生化可以直接的进行假设－验证的过程不同，现代的生物信息学，不可能独立出来成为一门独立的学科，只可能依附于某个特定的方向或者领域，成为一个强有力的工具。就这一点，是远远比不上遗传学，生物化学，分子生物学，细胞生物学，基因组学等传统的生物领域分支的。

最后这个要求已经超出了纯生物的范畴，而成了一个系统工程，就是人工智能的模仿和产生的问题。

how many people will be developing algorithm for Google? how many software engineers in Google?

第一步假说如何提出？可以说基于研究者自身的知识积累的判断，但是面对海量的信息，大多数研究人员只可能对自己的狭小领域熟悉，而不可能对别的领域涉猎太深。bioinfo，也许biocomputing会更好，则是通过对大量相关信息的处理，发现潜在的联系，而这些联系不仅仅是有统计意义的，更重要的是有非常solid的试验支持的，也就是生物／医学意义的，毕竟生命现象是相互关联的。任何对生命进程的发现都是一个综合多种生物分支的系统应用，而computing技术则是其中的一个部分。正是所谓的“辅助性的整理工作”却能给你一些意想不到的惊喜。这个学科自建立之日起就不是要回答“是什么的”问题，而是“该向什么方向做”的问题，机制细节是试验科学的任务。而来源于试验科学的数据，则会使得计算科学更加完善，方向的准确性会更高。

俺也提到纯粹的将数学算法应用于生物现象不是真正意义上的生物计算，充其量只能算应用吧。这门学科的独特在于融合，生物数据所提供的信息与普通数学算法的融合。海量信息数据的处理，不仅是算法效率的问题，更重要的是海量数据结果的分析将会使得对方向的预测更加robust。

数值分析及其衍生出来的应用数学部分算不算一门独立的学科呢？如果不能真正的融合，确实有人以为生物信息就是数据分析的生物应用。做到现在这个地步，业界都明白融合二字的意义。其实生物科学本身就在融合，几年前火的系统生物，其实就是干湿的融合。

呵呵，还是认为生物计算就是做一个无比好的软件，鼠标一点，结果滚滚而出，那是软件公司的任务。这是一种很典型的方式，在计算科学刚刚开始应用的时候，很多试验人员对它基于厚望，殊不知如果这东西能回答一切，这帮同学们的饭碗可就没了。所以碰见充满信心的同学们，俺一般是打击一下，正告生物系统的多样与复杂性。但是当计算出的结果不符合期望时，就以为是垃圾。对于一门如此年轻的科学，为什么不能给它一些时间呢？俺去年写过一个简单有关搭积木的短文，在回复里俺给了一个例子。

90％的准确率，可以算一下，指数降低的非常厉害，大概200－300个就接近0了。500个aa的protein真的不算什么，25:0.65。当然你可以说，这个结构如果不能确定，那还是白搭。俺倒想反问一句，近于0％的干猜又有何意义？如果不去尝试，永远是zero。当然可以等新的技术，那东西出现的可能性有多少？

人工智能也没戏，当电脑分析真的达到这个地步之时，就是这门学科，也许是整个生命科学终止之日。

可不可以说金融经济就是一程序？

Google公司里也许不多，但是它所使用的系统难道是天上掉下来的？Google不是一个来自火星的公司。你为什么不算算美国大学里CS系有多少教授是给人写程序的？对研究而言，程序不过是工具而已，就像做生物的很多用显微镜，你能说生物学就是做显微镜的吗？