［旧文］我看生物信息学 ［ 当初为陈润生院士筹办的生物信息学双清论坛写的 ］

生物信息学是一门新兴的技术与学科。它的出现是为了满足存储，分发和分析大规模高通量的生物实验数据的需要。 近年来，高通量的生物实验的成本在不断成倍的下降，而数据量在不断成倍的上升，其势头完全可以跟电子管的摩尔定律相媲美（芯片中的晶体管和电阻器的数量每年会翻番）。虽然生物实验数据量在不断迅猛的上升，我们对生物的知识的增进却是以很慢的速度在匍匐前进，客观的说，其速度比上个世纪50年代发现DNA双螺旋的时候还要慢一些。这种现状是可以理解的。生物实验数据量的增加并不一定导致生物知识的增进，就像晶体管的体积的缩小并不一定导致我们对原子世界的进一步的认识。当然，不可否认的是，生物学中一次技术的革命将会带来一场新的知识的革命。比如说，显微镜的发明（技术）就导致了细胞学说（知识）的诞生。随着高通量生物技术的出现，使得许多原来因为成本过高而不敢设想的实验成为可能。 10年前，测一个人类基因组需要各国的很多个研究单位联合才能完成，而现在，一个拥有高通测序仪的研究所就可以独立承担下来。这种发展速度不得不说是一种奇迹。在这种奇迹般的发展速度下，我们有理由相信，随着生物高通量实验数据的大量激增，生命科学的知识的进一步的增进突破甚至革命不是正在发生，也会在不久的将来发生。如何利用这场生物技术革命来促进成一场生物知识的革命是当代生命科学研究者们面对的重要挑战。生物信息学在数据转换成知识这一步起着不可替代的作用（虽然不是唯一的作用）。可以预见的是，生物信息学在这场生命科学的知识革命中，将扮演着至关重要的角色。 正是因为意识到了这种重要性，许多各个专业的优秀科学工作者近些年来开始关注，使用和从事生物信息学。他们给这个学科带来了新的动力，观点和思考，而同时也给这门交叉学科的发展提出了一些值得思考的问题。作为一门新兴的学科和技术，一方面，受到各个专业优秀学者的青睐是件幸事，另一方面，因为各个学科的学者出发角度不一样，往往导致生物信息学这门交叉学科的前进方向不是很明了。 大体来说，这些学者来自两个大的方向。一部分是来自传统生物学研究的生命科学研究者，他们更关注的是生物信息学能给他们提供什么，以解决他们的生物问题。生物科学研究者关注自己的问题，并且希望用高通量的生物技术以及现成的生物信息分析来解决他的科学问题。这并没有错。但是，这对生物信息学做为一门学科的发展是不利的。换言之，生物信息学在这种压力下，会沦落成一个工具，商品，甚至是捆绑在高通量实验服务商品上的一项增值服务。这是一种需要防范的错误认识。另一部分是来自信息科学以及数学的科学工作者，他们关注的是他们能给生物信息学提供什么，也就是说，他们的理论和方法如何应用到生物信息学的研究中。他们对理论和方法的热情往往高于对生物问题本身的热情。这一点也没错。但是，同样的问题是，这种对方法的过度热忱却导致了生物问题研究的停滞不前。也造成了生物信息学发展的偏差，沾沾自喜于应用的成功。 这两方面的压力，使得生物信息学的发展空间变得狭窄，在我看来，这种发展背离了作为一门科学学科的正常发展途径。生物信息学，本身不应该仅仅是一个工具，抑或一种应用科学。作为一门学科，它应该发展出自己的理论以及方法，更重要的是，提出自己的问题。所幸的是，虽然各个专业的科学工作者对自己的专业多多少少有点偏爱，但是大家对生物信息学的发展和重要性仍有清醒的认识。美国的Encode和ModEncode计划，作为人类基因组计划后最重要的计划，集中了大量的不同专业的顶尖学者，包括生物学家和信息学学家，数学家等，希望能够进行广泛而有深度的交流。这个计划一方面利用高通量实验技术大量生产出公有数据，另外一个重要的目的就是希望从我们人类共有的数据中（基因组数据以及其它公有的数据）得到新的知识。然而，这仅仅是一个开始。据我所知，Encode和ModEncode计划对后一个问题仍无良策。 如前所述，这场高通量实验技术的革命正在促成生物知识的增进突破甚至革命，是一个值得关注的问题。而生物信息学作为解决这个问题的关键部分，以及其自身作为学科的发展，如何在起步的时候就赶上国际甚至超越国际水平，则需要国内从事生物信息学研究的各位专家集思广益，来探讨并且尝试。 —————————————————————————————— 广告： http://data.zhu.land