生信类研究，在受欢迎的掌声中迷失。。。

以下文字，都是个人意见，大家一起研究研究。关于生信研究，我所理解的四个阶段。

第一个阶段：我听到关于生信的研究，而且身边的人开始采用生信发论文，时间是比较晚的，大概在2011年左右，一位大佬的研究生在讲解，他们基于中药作用靶标，然后与现阶段疾病靶标做一个交集，找到药物作用的可能靶标，然后去研究。

当时令我大吃一惊，因为这解决了一个我们早期药理学研究机制的一个谜题：就是面对众说纷纭的作用靶点，你如何确定一个靶点去研究。那时候我们普遍的做法是，原始试探法，一方面查阅文献，一方面基于预实验的结果来判断，希望和明星或者亮点蛋白结合，然后找到作用靶标去系统的阐述作用机制。这种研究方案的明显的问题就是，研究的bias,研究的偏向性，虽然大量的实验证实了你所研究的药物与作用靶点确实存在相互影响，但是你为什么选择这个靶点，却缺乏rational。于是网络药理学的生信分析横空出世，恰好解决了这个问题。可惜网络药理学好景不长,好多人，尤其是医生朋友们，开始大量的生信论文，后来也就被各大期刊封杀了，目前纯粹的网络药理学生信论文，想发表难度是非常大的。

第二个阶段：就是大家对于生信研究的升级和改造。哈佛大学一个以计算机结合科学研究的实验室，老板似乎叫brabala（不准确），他们建立了新的分析数据的模型，能满足科学家对于特定研究的大数据特异需求分析方案，这种方案也大行其道，哈佛这个实验室也发表很多顶刊论文，可惜这种方案难以推广，虽然我们一直喊学科交叉，但是计算机和生物医学研究的跨度还是比较大的，你想和一个纯纯计算机出身的人讲好一个dna损伤修复的机制，也是十分困难的，他们对机制理解深度不够，也很难转化为计算机语言。许多医学生物信息学的毕业生，也受到了大佬实验室的欢迎，结果又发现一个比较尴尬的难题，大佬并不会接受他们的想法，大佬的想法还是偏向基于具体的科研实验去解决他们的假说，如果利用现有的大数据就可以分析得到，那还做实验干啥。我听一个长江说过，生信分析都是扯。

第三个阶段：大规模测序研究的兴起，再次呼唤生信分析茁壮成长。比如，单细胞测序，你会发现，没有专业的生信分析的参与，测序结果那就是一堆数字。单细胞测序，代谢组学，蛋白组学，修饰组学，多组学的结合分析，都需要专业分析人员来帮你解决，谁能想到有这一天，找样本，找公司，然后你就做简单的验证，这个套路下来就是一篇很好的论文，除了贵，没别的坏处。

这种研究套路按照我现在的脑袋，无法想象，会向什么方向发展，但是我预测，一定不会持久，所有的分析，所有的测序，都依赖于现有的研究数据库去呈现，那么会有新东西发现吗？癌症还能被攻克吗，也许会被缓解。

第四个阶段：回归本初，一个好的研究，绝对最重要的是研究思路，我们研究得到大量数据，如果没有生信分析帮我们去理清条理，仅仅凭直觉和肉眼去观察，是很困难的。因此，生信分析，在科研中，不应该充当决定性的工具，还是充当一个帮你理清思路的工具，如果课题负责人有这个头脑，那么生信还是一把利器。可惜很多很有钱的大佬，他们可能没想那么多，他们只会催促学生往下搞。

有人花钱唱歌，有人花钱吃喝，有人花钱测序，有人花钱发nature。

（by 林教头）。