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[讨论] 生物信息学是生物领域的风口吗?

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发表于 2024-9-13 09:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
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发表于 2024-9-13 09:15 | 显示全部楼层
很遗憾,不是,虽然我们就是做生物信息的,但生物信息现在已经是一种常规技术手段,我们要做的就是学会并掌握它,把它作为一种日常的科研工具
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发表于 2024-9-13 09:16 | 显示全部楼层
作为一个云计算行业资深(划掉)从业人员,我来给点基于其他视角的意见,各位轻拍。
我们这个行业属于特殊行业,特殊在哪里呢?别的行业都是被吹上天的,我们云计算本身就在天上(大雾)。

有一说一,在今年Covid-19疫情大爆发的背景下,生信还是有很大的潜力可以挖掘的。
从感染一百万到现在三千万了,全球都不计成本地寻找疫苗或特效药。
不计成本的意思是老子有钱,在这个前提下,很多原先很难办到的事情都有了点眉目。

比如我们知道新药研发特别费钱费时,动辄几十年几十亿美刀。
现在我告诉你老子有钱,研发费用加两个零,赶紧去开发。
你该怎么做?
对于生信来说,可做的就太多了。
比如当前虚拟筛选通常采样百万到千万个分子,而事实上,现阶段可用于药物发现的有机分子已经超过了10的60次方
我们不过是从大海中捞了一滴海水来做虚拟筛选。
但是以前没有钱,只能望着汪洋大海流泪。
刚才我说啥来着?
老子有钱!!!
2020年3月,哈佛大学医学院(HMS)的研究人员就在在《Nature》杂志发表了论文《An open-source drug discovery platform enables ultra-large virtual screens》,描述了一个叫做VirtualFlow的开源药物发现平台,能通过云端整合海量的CPU对超大规模化合物库进行基于结构的虚拟筛选,提高药物发现效率。
论文作者Christoph Gorgulla称,在一个CPU上筛选10亿种化合物,每个配体的平均对接时间为15秒,全部筛完大概需要475年,而HMS利用VirtualFlow的平台,调用160000个CPU对接10亿个分子仅耗时约15小时,10000个CPU则需要两周。


这个思路也不能算完全创新,但关键的一点还是——
老子有钱!
而且根据观察,该平台是可以线性扩展的,也就是说处理器数量增加多少倍,筛选能力也会随之增加多少倍。
关于这个平台的详情可戳:
速石科技 fastone:15小时虚拟筛选10亿分子,《Nature》+HMS验证云端新药研发未来所以,作为云计算行业从业人士,我们是真的觉得云计算的未来充满光明。
哎哎???不好意思串台了,重来——

我们是真的觉得生信的未来充满光明!!!

加油!我们在天上等着你们!



码字不易,喜欢请点个赞哦~
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发表于 2024-9-13 09:16 | 显示全部楼层
风口是猪都会飞。生信需要生物/医学+统计+计算机,门槛较高,起飞需要的跑道比较长。学术风口和产业风口还得分开说。
曾经是学术风口,随便弄个什么材料一测序就能发paper。现在恐怕不是了。测序都快变成高级PCR了,生信分析也已经是常规手段了。光是一套生信分析是飞不起来的。除非有以下至少一点:新材料,新技术,新方法,新结论。
产业方面,至少不是当年互联网和移动互联网的那种风口。那时候有个好点子,再说句“就差一个程序员”,搞不好就能弄出一家小公司。而生信本身偏向前沿研究,并且大多不直接面向终端用户。如果单纯做生信则多半要搞B2B,而且客户面也很窄,很可能最终是向各高校或者研究机构推销软件。
这个路子其实是有公司在做的,比如Golden Helix。我用过他们家的Sentieon,说是生成结果和GATK几乎一致,但更快。 体验其实也还不错,但相比于免费的GATK,个人认为优势不大。最近几年GATK转攻云计算,本地运行需要的手工配置越来越多,越来越繁琐。或许他们家接下来生意会好不少。
也有面向终端用户的,比如科学算命23andMe。这个在国内有类似公司,甚至广告在微博上铺得很开,大家应该都见过。这方面的生信含量不算小,同时也有很多平台架设的工程性工作要做。不过市场可能并没有很大,也支撑不起多家公司蜂拥而上骗风投抢市占那种互联网奇观。
也有已经很成熟的,比如疾病检测和无创产检(NIPT)。这其中的生信含量还挺高的,其中也留有不少发展的空间和待解决的技术问题。国内外做这个的公司也很多。
大致上,结合生物技术的生信,并不是好飞的风口,光有idea不行,还要有技术积累和资金。初创IT公司可以租个服务器搞网站,做大了再换机房或者自己架设,技术栈也可以不断迭代。而生物技术从测序仪和配套耗材开始就是重资产,虽然可以外包给测序公司,但讲实话……被测序公司弄错标签/样本污染不是一次两次了,在医疗领域还真不太敢外包。
个人愚见:是风口,但不是谁都能凑进去一起飞的风口。
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发表于 2024-9-13 09:16 | 显示全部楼层
从创业的角度,基因编辑及Cas9衍生的检测、筛选技术、还有各种新的测序方法才是风口。单纯的生物信息算法没啥好创业的,至少我是没听说过几家靠生信创业的。
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发表于 2024-9-13 09:17 | 显示全部楼层
啊啊啊
我的第100个回答
===假装分割线===
风不风口我不知道
生物信息学在生物领域越来越重要
同时让人越来越头秃


更新...
有评论说我答非所问,那我就要来说说了。
我觉得是风口,为什么呢?
随着计算机硬件及模型算法的更新,云计算,人工智能对各行各业都会有渗透和影响,作为计算模型对生物领域的渗透,生物信息有着不言说的重要性。
随着二代,三代测序技术的普及,生物数字化的成本越来越低,因此生物数据化是生物领域一个大趋势,生物信息承担着生物测序分析的重要任务。
随着2020本科备案的到来,可以看看一批学校都增开了生物信息专业,其中不乏北京大学,浙江大学这样的名校,说明生物信息发展速度可以说是想当的快...
还是那句话,又是计算机,又是生物,头秃警告⚠️

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