「生技與資工的親密關係─跨領域產學見聞」專欄創刊號 : 生物資訊?

2014/01/13

李組長

隨著人體基因定序的完成與測序技術的日新月異,生物資訊學近幾年可謂蓬勃發展。好像很常聽到生物資訊,但是生物資訊到底都在研究些什麼呢?之前看到一個非常有趣的講法﹝A beginner’s guide to bioinformatics﹞,雖然程度不同,但是只要你做過下列的事情,或許你也可以稱自己為生物資訊人。

 

隨著人體基因定序的完成與測序技術的日新月異,生物資訊學近幾年可謂蓬勃發展。好像很常聽到生物資訊,但是生物資訊到底都在研究些什麼呢?之前看到一個非常有趣的講法﹝A beginner’s guide to bioinformatics﹞,雖然程度不同,但是只要你做過下列的事情,或許你也可以稱自己為生物資訊人。

            Layer 1 – 能使用網路工具來分析資料,例如 NCBI BLAST

            Layer 2 – 能安裝且執行軟體

            Layer 3 – 能用 PERL/python/R 寫出屬於自己的 scripts

            Layer 4 – 能用 C/C++/JAVA 維護或實作既有的生物資訊演算法

            Layer 5 – 發展新的演算法且自行用 C/C++/JAVA 實作

Layers 1 和 2 也算嗎?當然算,根據 wiki 的說法,生物資訊就是利用應用數學、資訊學、統計學和計算機科學的方法研究生物學的問題,所以 layers 1 和 2 的確在此範疇裡。對生物學較有興趣的人,可能會在較低的 layers,這些人可能對演算法壓根就沒興趣,或者有興趣但沒有時間去了解。相反地,對資訊學較有興趣的人,應該無法忍受只是一直使用網路工具﹝網路社群軟體除外,開個玩笑﹞。

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生物和資訊人才的養成訓練截然不同,這兩邊的人可以溝通嗎?用我的例子來讓大家感受兩邊的人有多不同。剛開始目前的研究沒多久之後,有天我終於受不了,跑去問我同事問題,以下是對話內容

            我:「我不懂什麼是 basepair?我都只看到 A, C, G, or T,沒有 pair。」

           超熱血的同事:「你知道 DNA 是什麼縮寫嗎?」﹝他臉上的表情就是先等我回答完,然後

           他在緊接的解釋。﹞

           我:「嗯……,不知道!」﹝他有點晴天霹靂﹞

           超熱血的同事:「那你知道 nucleotide 嗎?」

           我:「嗯,我應該要知道嗎?」﹝他應該已經徹底被擊敗了﹞

           超熱血的同事﹝已經不太熱血了﹞:「你不要管什麼 nucleotide 了,反正 A 會和 T 配對,

           C 會和 G 配對。」

因為我到大學時都還是在社會組的商學院裡,希望這可以解釋為什麼我完全沒有生物知識。

基本上就是邊學邊做,有問題就問,如果是一些可能很丟臉的問題,就問一些比較熟的同事同學。即便論文都看不太懂,也逼得自己看完,雖然能進到腦子的知識剛開始真的是非常的少。四年多下來,不敢說已經變成專家了,但是至少與人討論已經不成問題了。

最近 NGS﹝next-generation sequencing﹞的領域也開始出現瓶頸了,主要的問題在於資料量越來越多﹝對資訊人的挑戰﹞,但是如何有效地將這些資料轉換成對人類有用的資訊﹝對生物學家的挑戰﹞,還沒個定論,而這應該也是人體基因體研究的最終極目標。

 

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文章編輯者

蘇怡嫻, 洪士軒
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關於作者

李組長
李組長 中原大學企管系轉資管系,沒有很順利地畢業後,補習兩年考進中山大學資工所,學會超大型積體電路設計,生產了人生第一顆也可能是唯一的一顆晶片。畢業後, 又考上了台灣大學電機電子所,研究電子設計自動化。畢業前一年,來到美國卡內基美隆大學(CMU)訪問一年。拒絕掉所有得來不易的矽谷工作後,目前在波士 頓學院(Boston College),當個小小的研究員。研究領域為「使用新世代測序技術偵測人類基因體變異」,參與 the 1000 Genomes Project。

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