前幾天去南京參加兩年一度的全國大會(huì)CCBSB2014，今年是第六屆，見到許多熟識(shí)的前輩和老朋友，也結(jié)識(shí)了不少新朋友。相比于兩年前在哈爾濱開的第五屆大會(huì)，參會(huì)人數(shù)又多了100多。連大會(huì)特邀報(bào)告算上，總共76位學(xué)者做口頭報(bào)告，其中30位學(xué)者我之前并不認(rèn)識(shí)，這個(gè)比例正好是40%。領(lǐng)域里的大會(huì)小會(huì)，無論何時(shí)、何地，總有約40~50%的學(xué)者我不認(rèn)識(shí)，這個(gè)比例近年來恒定不變，咱生信領(lǐng)域發(fā)展速度之快，由此可見一斑。70多位學(xué)者的報(bào)告所涉及的研究方向，大概至少有60多個(gè)，兩位或者多位學(xué)者從事一個(gè)小的研究方向的現(xiàn)象，非常少見。昨晚和有11年交情的好友一起吃飯，大家回憶十年前國內(nèi)生信開大會(huì)的場(chǎng)景，想了半天慶華來一句：那會(huì)兒大家好像沒啥可以做的，哪像現(xiàn)在這么多問題??！所以咱生信領(lǐng)域現(xiàn)在真實(shí)的場(chǎng)景是：火打著，油門踩到底，檔掛到頂，一望無際的荒原，使勁的狂奔，一往無前；有條件的開法拉利，沒條件的開樂馳，實(shí)在沒條件的蹬個(gè)三輪兒也行，反正地盤兒有的是，誰搶著算誰的。兄弟我對(duì)這一現(xiàn)象總結(jié)：圈地運(yùn)動(dòng)。講這兒估計(jì)有人不高興了：你們生信咋做的這么散呢？這個(gè)不是咱生信想做的散：問題實(shí)在太多，又不缺數(shù)據(jù)，自己感興趣的問題都沒解決，哪有時(shí)間管人家的東西??？使勁兒的沖就得了。至于即將畢業(yè)，或者剛畢業(yè)的同行兄弟們，也別覺得沒肉吃了，大家就算這么裸奔，也遠(yuǎn)沒有涵蓋生信所有的方向，并且一般一個(gè)小領(lǐng)域往少了說能容納10位學(xué)者不算擠，那咱這領(lǐng)域的規(guī)模擴(kuò)大10倍也照樣容得下。所以咱在這兒說一句：歡迎加入圈地運(yùn)動(dòng)（要不改成“生信歡迎您”？）。

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講完廢話講正事。話說八號(hào)晚上參會(huì)的學(xué)者們開了一個(gè)“青年沙龍”，形式很活潑，討論了各種問題，其中忘記誰提了個(gè)問題，大致就是怎么評(píng)價(jià)生物信息學(xué)者的水平。大家七嘴八舌說了半天，最后Shirley做總結(jié)，眾人一聽，有道理。所以回來之后Shirley就寫了篇博文《Levelsof Bioinformatics Research》，建議同行兄弟們讀讀，推薦指數(shù)五星。因?yàn)樵凵潘闶潜容^新的研究領(lǐng)域，又是交叉學(xué)科，一般來說正統(tǒng)搞計(jì)算的覺得你在方法上沒貢獻(xiàn)，搞生物的又覺得你其實(shí)也就是個(gè)修電腦的。話說到這，電話鈴兒響了，二樓打電話讓過去看一下電腦咋黑屏了。好嘛，蹬蹬蹬跑下樓，圍著電腦琢磨了半天，明白了：插頭沒插緊。擺平，回辦公室。因此交叉學(xué)科評(píng)價(jià)這是個(gè)問題，哪邊兒都不討好，給個(gè)醬油級(jí)的評(píng)價(jià)那已經(jīng)算是給面子了。所以同行評(píng)議才合理，好在咱生信現(xiàn)在人也不少，建立同行評(píng)議的機(jī)制并不困難。兄弟我寫博客屬于踩西瓜皮式的寫法，滑哪兒寫哪兒，這篇咱盡量忠于Shirley的原文，不改主要的觀點(diǎn)。

如何成為頂級(jí)的生物信息學(xué)家？看你的研究。所以Shirley將生物信息學(xué)研究（注意，不是生物信息學(xué)者本人）的水平劃分成五個(gè)層次。此外，Shirley不區(qū)分生物信息學(xué)（Bioinformatics）和計(jì)算生物學(xué)（Computational biology），因此這兩個(gè)概念不做區(qū)分。在這里咱再重復(fù)一遍，生物信息學(xué)和計(jì)算生物學(xué)的區(qū)別，就是西紅柿炒蛋和蛋炒西紅柿的區(qū)別，您要覺得有區(qū)別，那看我嘴型：呵呵。

0級(jí) (Level 0)：為建模、而建模（modeling for modeling’s sake）。簡稱：渣級(jí)。Shirley在博客里提到說“如果你記得功夫熊貓”，問題是我沒記得這個(gè)，腦子里想的是《憨豆的黃金周》里那段nothing, nothing, nothing… 原博舉的例子是，之前有人問：現(xiàn)在數(shù)據(jù)這么多，能建模的東西一大把，那我們?cè)摳牲c(diǎn)啥呢？Shirley就問：你想解決啥問題？答：建模的問題。這就像我坐電梯看見認(rèn)識(shí)的研究生，說小伙最近忙啥呢？答：做水稻呢。繼續(xù)問：具體研究的啥？不高興了，詫異：研究水稻啊！然后給我解釋了半天中國要研究水稻的必要性。我…兄弟我每天吃米飯還固定要研究水稻三遍呢。原文解釋，這個(gè)回答是OK的，如果科學(xué)家僅僅將自己當(dāng)成數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、物理學(xué)家，或者像我這樣用嘴巴研究水稻的吃貨，因?yàn)樵谶@些學(xué)者各自的領(lǐng)域里，確實(shí)有許多好的理論建模問題。但如果這些學(xué)者是認(rèn)真對(duì)待生物信息學(xué)的研究，這個(gè)回答不OK。許多0級(jí)生物信息學(xué)家們從來不讀或者不發(fā)表生物學(xué)期刊上的論文，也不參加生物學(xué)的會(huì)議，因此這個(gè)級(jí)別屬于“未入門級(jí)”。根據(jù)人以類聚，物以群分的原則，0級(jí)生物信息學(xué)家們通常只閱讀自己或者其他0級(jí)生物信息學(xué)家的論文，并且，并且引用也是自引或者被同級(jí)別的學(xué)者引用。因此這類研究就是浪費(fèi)資源。

1級(jí)（Level 1）：給數(shù)據(jù)、能分析。簡稱：菜鳥級(jí)。這類研究一般是分析自己或者合作者實(shí)驗(yàn)室里未發(fā)表的數(shù)據(jù)，并試圖獲得新的生物學(xué)發(fā)現(xiàn)。相比與0級(jí)，這已經(jīng)有很大的進(jìn)步，并且是訓(xùn)練生物信息學(xué)者最好的途徑之一?？梢跃毩?xí)將已有的生物信息學(xué)技術(shù)來做出真正生物學(xué)發(fā)現(xiàn)的技巧，學(xué)習(xí)更多的生信技術(shù)和生物學(xué)知識(shí)，可以啟發(fā)、衍生出2級(jí)和3級(jí)的好課題。評(píng)價(jià)1級(jí)科研的功底和水平要看數(shù)據(jù)有多復(fù)雜, 是否需要生信人員寫一些程序和算法（而不是只用他人的工具），生信分析在整個(gè)研究中的有重要性 (最重要的假設(shè)發(fā)現(xiàn)是不是由生物信息分析出來的，文章中生信圖表的個(gè)數(shù))，實(shí)驗(yàn)與計(jì)算的結(jié)合程度 （實(shí)驗(yàn)與計(jì)算 環(huán)環(huán)相扣，而不是高通量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得完跟個(gè)生信分析就拉倒），以及研究中生物學(xué)的發(fā)現(xiàn)是不是真的有意思，等等。因此兄弟我的看法是，1級(jí)雖然是“入門級(jí)”，但非常非常重要，所有生信專業(yè)研究生的必經(jīng)之路，非生信領(lǐng)域的學(xué)者或?qū)W生，能達(dá)到1級(jí)中已可算是高手，進(jìn)階到1級(jí)上那就是鳳毛麟角了。

2級(jí)（Level 2）：想新招、玩數(shù)據(jù)。簡稱：肉鳥級(jí)。具有2級(jí)水準(zhǔn)的生信研究有：1) 設(shè)計(jì)方法解決生物醫(yī)學(xué)相關(guān)大數(shù)據(jù)分析中普適、定量的問題。比如咱生信課本里經(jīng)典的用于雙序列比對(duì)的Smith-Waterman算法等等；2) 設(shè)計(jì)算法來分析新的高通量技術(shù)所獲得的數(shù)據(jù)，例如華大基因設(shè)計(jì)的用于二代測(cè)序短讀段 (read) 映射到基因組上的SOAP系列工具，這就是典型的2級(jí)工作；3) 從各種公共數(shù)據(jù)中通過整合建立數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)資源。這個(gè)太多了，生信領(lǐng)域各種專業(yè)、精心注釋的數(shù)據(jù)庫，都屬于2級(jí)的研究。2級(jí)比1級(jí)高的地方，在于1級(jí)只能幫助一個(gè)實(shí)驗(yàn)室或者固定的、極有限的合作者，而2級(jí)的工作則可以幫助數(shù)百甚至數(shù)千的生物學(xué)家。2級(jí)的工作不必須發(fā)表在頂級(jí)的期刊上，時(shí)間會(huì)證明一切，比如分子進(jìn)化領(lǐng)域的經(jīng)典軟件MEGA，每年幾千的引用跟玩兒一樣。這些方法并不見得必須要非常新，利用已有的統(tǒng)計(jì)或者計(jì)算方法來解決新的生物學(xué)問題已經(jīng)足夠保證其新穎性，但必須盡可能保證用戶的友好性。開發(fā)者一般在發(fā)表之后還需要做非常非常多的工作，比如維護(hù)、升級(jí)，即使不在發(fā)表后續(xù)的論文。評(píng)價(jià)2級(jí)的生信研究工作不能數(shù)影響因子，但做的好卻比較容易被領(lǐng)域認(rèn)可（例如，華大基因發(fā)表NCS對(duì)咱搞生信的來說未必認(rèn)可，但人家的SOAP系列做的肯定是專業(yè)水準(zhǔn)的）。此外，2級(jí)的研究要做的好，生物信息學(xué)者一般需要專注于自己特定的方向，從而能夠較好地了解領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)的、新的計(jì)算方法和實(shí)驗(yàn)技術(shù)?？傮w來說，國內(nèi)生信專業(yè)的博士畢業(yè)，一般起碼要做出2級(jí)下水平的工作，總得有點(diǎn)兒新玩意兒，不然想畢業(yè)幾乎是不可能的。而對(duì)于非生信領(lǐng)域的學(xué)者，從1級(jí)進(jìn)階到2級(jí)幾乎是不可能的，咱生信人的飯碗，不是想砸就能砸的了的。所以對(duì)于業(yè)余票友們來說，與其花精力試圖進(jìn)階2級(jí)，還不如找專業(yè)學(xué)者合作更劃算。

3級(jí)（Level 3）：玩數(shù)據(jù)、作發(fā)現(xiàn)。簡稱：頂級(jí)。3級(jí)的生信研究一般是整合公共的高通量數(shù)據(jù)，利用相當(dāng)精致的方法來做出生物學(xué)發(fā)現(xiàn)。因此這樣的工作一般是從數(shù)據(jù)開始，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)束。這就需要生物信息學(xué)家具有非常扎實(shí)的生物學(xué)知識(shí)，并且能夠自己提出有意思的生物學(xué)問題。生物信息學(xué)家可以領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)生物學(xué)的項(xiàng)目，并且實(shí)驗(yàn)學(xué)的合作者能夠相信預(yù)測(cè)的正確性以及意義，并樂意開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。這個(gè)級(jí)別的研究一般都需要實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，不然頂級(jí)的期刊不收。對(duì)這類工作的評(píng)價(jià)，主要是看生物學(xué)的問題是否有意思，數(shù)據(jù)整合和分析是否有足夠的技巧和合理性，并且也可以根據(jù)雜志發(fā)表期刊的檔次（影響因子）來判斷。例如我在《環(huán)形RNA分子：論開掛在生命科學(xué)研究中的重要性》提到的工作，這是典型的3級(jí)研究。從2級(jí)進(jìn)階到3級(jí)很困難，兄弟我目前正在努力中。

X級(jí)（Level X）：玩科學(xué)、講政治。簡稱：神級(jí)。在這個(gè)級(jí)別，生物信息學(xué)家要在巨型項(xiàng)目產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的整合和模擬中發(fā)揮關(guān)鍵作用。做這個(gè)級(jí)別工作的生物信息學(xué)家一般具有良好的1級(jí)和2級(jí)的研究記錄，并且在團(tuán)隊(duì)研究中要具有非凡的領(lǐng)導(dǎo)才能。這些工作一般都發(fā)表在頂級(jí)的期刊，并且引用極好，在研究過程中要注意協(xié)調(diào)方方面面。盡管有時(shí)生信對(duì)于這些論文的發(fā)表是重要的，但往往數(shù)據(jù)本身可能比方法更重要。例如期刊判斷論文要依據(jù)其數(shù)據(jù)量的大小以及潛在的引用，而不是生信。此外，這類工作更多的是反映第一作者老板們的領(lǐng)導(dǎo)力以及在領(lǐng)域里的地位，而不是第一作者的技術(shù)能力和創(chuàng)造力。所以X級(jí)論文的第一作者們往往并不會(huì)得到足夠的認(rèn)可。因此，這些工作中的一作在獨(dú)立研究之后，往往是必須建立科學(xué)的聲譽(yù)，并且與之前X級(jí)工作無關(guān)。學(xué)者參加一些X級(jí)的生信研究無可厚非，因?yàn)檫@些項(xiàng)目的成員一般在各自領(lǐng)域都是頂級(jí)學(xué)者。但如果學(xué)者只開展或者只發(fā)表X級(jí)的工作，那就表明該學(xué)者在政治方面的關(guān)注已經(jīng)超過科學(xué)了。兄弟我舉例：典型的X級(jí)生信研究工作如艾瑞克·蘭德 (Eric Lander) 領(lǐng)銜的人類基因組草圖的公布《Initialsequencing and analysis of the human genome》。艾瑞克是第一作者也是共同通訊作者，因?yàn)檫@篇論文主要是他寫的，所以數(shù)據(jù)也自然主要是他分析的。這篇論文影響深遠(yuǎn)，最重要的就是基本確定了基因組學(xué)這類超級(jí)項(xiàng)目的研究范式以及論文的書寫格式，例如這類論文一般不帶后續(xù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所以也是有爭(zhēng)議。這也就是為什么國內(nèi)老是講華大在灌水的原因，第一，華大顯然是在灌水；第二，這個(gè)灌水模式是老外發(fā)明的；第三，那你很容易就能明白，其實(shí)老外灌的更狠；第四，你老外自己定的游戲規(guī)則，你還玩不過華大，那你得懂“愿賭服輸”這個(gè)道理。

Shirley總結(jié)，對(duì)于生物信息學(xué)者來說，一般從1級(jí)的研究開始，學(xué)習(xí)基本的生信技術(shù)；等到計(jì)算和生物學(xué)知識(shí)掌握差不多之后，可以嘗試想2級(jí)和3級(jí)進(jìn)階，并且有可能也參與X級(jí)的研究。如果條件允許的話，一般有成就的生物信息學(xué)家的研究會(huì)從1級(jí)做到X級(jí)，不會(huì)專注某一個(gè)級(jí)別（所以搞生信研究不能挑食）。也有許多生信學(xué)者包括Shirley本人也在開始做實(shí)驗(yàn)并且產(chǎn)生實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，這樣實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容要拿去跟實(shí)驗(yàn)學(xué)家的工作去比，而計(jì)算部分則可按照上述五個(gè)類別來評(píng)價(jià)。因此，當(dāng)您再讀基因組和生信的論文，可以帶著“這是什么水平的生信工作”這個(gè)問題來閱讀。嘗試客觀的評(píng)價(jià)生信工作，而不是數(shù)論文發(fā)表期刊的影響因子。

   注：本篇博文的觀點(diǎn)不代表本人觀點(diǎn)，但兄弟我對(duì)這些觀點(diǎn)表示無比的贊同。從1級(jí)到2級(jí)，對(duì)于生信專業(yè)的研究生和教師們來說不難，但2級(jí)到3級(jí)卻極其困難，對(duì)于和我年齡相當(dāng)?shù)耐信笥褋碚f，要跨越這一步幾乎是難比登天。以及邁這個(gè)坎的，恭喜；如我般還在苦苦修煉的，也不必心急，武功練到境界了，破關(guān)也就是水到渠成的事情。同勉。