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我很好奇,那些声称不满意生物科研的都是无能loser的人生赢家们,他们自己发了什么paper,取得了什么事业成绩?如果认真做了生物科研,切实做出过一些成果,发了一些paper,对生物科研圈子有一定的了解,更多感受的应该是沉重。
下文细说。
我看到很多人举例子的时候,把PhD或者postdoc期间发过Nature, Science, Cell等顶级期刊作为生物科研成功的标志;这种情况一般可以推断该答主为PhD或者高级本科生。为何?因为能瞅到的都是眼前PhD和postdoc的那点事。那什么能够作为判断生物科研“取得成功”的标志呢? 是没有PhD和postdoc导师挂名的情况下,自己或自己管理的实验室独立发表3篇以上Nature,Science,Cell及其高影响因子期刊论文,每两篇论文之间的间隔不超过2年。请大家好好琢磨一下,能做到这一点的科研界新人有几个?
要成为这样的幸运儿,你首先要在PhD期间跟对导师,选对方向,成功克服或者绕过论文发表过程中的政治斗争;然后postdoc期间也要选对实验室,选对课题,从高影响因子论文发表的政治斗争中幸存两次以上;然后,要赶上有合适的position和funding,找到靠谱的学生,选对方向,再次克服政治斗争三次以上,最终才算是survive下来。中间任何一个环节失败,对于生物科研的路来说都可能是毁灭性的。Cell, Nature, Science这样的paper只能保证你在论文发表的两到三年以内有生存下去的机会。
这才是事实。
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生物科研现状的根源是落后的科研组织模式与日益增长的科研结果需求之间的矛盾。生物系统是复杂系统,其每一个细节都饱含信息,不同层次会涌现出不同的性质与规律。因此,科研骑士时代的组织模式即导师-博士生制度对于生物系统的有效解读来说显然是低效率的。
那么什么样的组织方式是高效率的呢?人类的工业文明史已经给出了答案---高度分工化的协作。实验室内部,有人专门负责实验室的日常管理,有人专门负责做分子克隆,有人专门负责提取蛋白质,有人专门负责记录和解析数据,有人专门负责撰写论文。结构生物学领域的高度竞争导致了高度分工化的实验室组织模式更为普遍。另一个例子是,美国Harvard Medical School等生物科研的领军机构,当前的科研主力并不是博士生,而是博士后;很多实验室已经不招收博士生,很少招收博士生或者博士生放羊了。为什么?因为博士生的角色是被培养,而博士后则能更好地承担科研课题。
这样不挺好么?Paper发得又快又多,phd和postdoc难道不应该开心么?是,paper发的快且多,可是phd和postdoc得到了什么?得到的是2000 USD或者3000 RMB与后面2~3年可以survive下去的机会。他们的技能是高度分工化的;当他们拥有了自己的实验室的时候,又怎么独立做科研?他们中的幸运儿与能力强大者,最终掌握了全面的技能,具备了做好科研的视野与人脉,可他们的实验室怎么运行呢?为了以不长于2~3年的间隔发表高影响力期刊的paper,他们必须采用更为高效的组织管理模式。什么模式?还是高度分工化。最终的结果就是生物科研工作者日益无产化,而且是以“博士生教育”和“博士后培养”的模式被剥削着,因为开展科研所需的仪器、经费和相关资源,都掌握在少数的实验室主任(Principle Investigator)手中。
导师-博士生制度的核心是教育,而生物科研体系的核心评价标准是高效率的论文发表。其他科研领域的核心评价标准也是论文发表,可是生物系统的高度复杂性决定了对于生物系统的解读必须是高效率的,其组织形式必须是高度分工协作的。这种内在的矛盾决定了生物科研是一门技能高度分工化、续航高风险的行当。
那么解决的出路在哪里?
在于用机器替代人,提高解读生物系统的效率,让获取每个数据点的成本降低3个数量级甚至更多,让生物数据的解析与重复没有门槛,将人的mind解放出来,更多地用于intelligence contribution.
前些时候Nature杂志做了一篇文章,叫做"The automated lab"。文中报道了新近出现的用机器人与配套软件开展“云端实验”的技术公司。其中一家公司叫做Emerald Cloud Lab,大家可以去他们的主页看看“云端实验室”的样子--每一个实验过程都是可以用基于Wolfram的软件进行云端编程的,每一个实验细节都将被机器记录下来提供云端下载。当Emerald Cloud Lab这样的技术普及的时候,也许生物科研的PhD与postdoc们掌握的核心技能不再是提质粒、养细胞、杀老鼠、过柱子;至少,核心技能应该是编程了吧。 |
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