作者huggie (huggie)
看板BioMedInfo
標題[討論] 生資的五個定義
時間Wed May 6 11:46:22 2009
生資的五個定義
http://bytesizebio.net/index.php/2009/02/27/not-dead-overloaded/
Iddo Friedberg，BioPython 的主要作者之一，認為 "bioinformatics"
這個字眼在許多人的心目中代表不同的意義，已經被多重定義搞混了，
因此在他的部落格裡他嘗試把生物資訊的多種角色釐清。他把生物資訊分
為五個定義 (B1 ~ B5)，我覺得解釋的蠻清楚的：
B1: 撰寫可以回答生物問題的演算法，例如增快重組序列的演算法，
或者是改善微陣列晶片的叢集演算法
B2: 撰寫程式來解決分子生物上面的問題。跟 B1 的差別在於 B1 是一種
抽象思考，B2 是實際的程式。
B3: 處理資料儲存跟工具。可以使用 B1 跟 B2 來解解決這件事情。基
本上就是把生物資料透過任何方式來呈現出來，例如網頁。並且包裝
B2 的工具。
許多人，尤其是做 bench 實驗的人，以為 B1 ~ B3 就是所謂的生物資訊，
因此覺得生物資訊不是一種科學，而是一種工程。如果你做的只是 B1 ~ B3，
你很難取得教職。
B4: 解決生物問題（而非 B1 ~ B3 的資訊問題），透過 B1 ~ B3 來實際
解決生物問題。用 mining 來發現一些有趣生物現象等。有些 bench
學者認為 B4 不是一種科學因為缺乏 hypothesis-driven research。
但有許多 paper 發在點數高的 journal 上反駁這一個觀點。從資料
中仍然可以做 hypothesis-drive research.
B5: 透過 B1 ~ B3 來解決生物問題，並且參與實驗。針對生物問題，
有些問題無法單純透過 B4 解決，需要實驗的輔佐。有些學者認為只有
B5 才是真正的 hypothesis-driven research。
會有這篇文章是因為生資最近被看扁了...XD
從
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19133107 到
http://shirleywho.wordpress.com/2009/01/28/soul-searching-in-bioinformatics/
都有一些文章在討論。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.129.160.62
1F：推 hajimels:我這裡都要做到B5 不然會畢不了業XDDD 05/06 12:38
2F：→ huggie:恭喜..比我們有競爭力 XD 05/07 10:28
3F：→ windincloud:我做到B5會瘋掉~ 上萬條要check~ XD 05/08 10:59
4F：推 hajimels:我都只有挑最有希望的做QQ 05/09 01:09
5F：→ hgsfhevil:b4是一個很曖昧的過程,mining出來的東西,沒有實驗驗證 05/10 14:49
6F：→ hgsfhevil:要怎麼說服大家,你的東西有mining出來,大部分的人幾乎只 05/10 14:50
7F：→ hgsfhevil:到b1~b3,實質上,就算有到b4,那些東西,也不足寫出完整的 05/10 14:52
8F：→ hgsfhevil:論文,paper.基本上b4b5是一氣喝成,我們實驗室目前的頂多 05/10 14:53
9F：→ hgsfhevil:做到b3~b4中間的程度,還沒完全到b4.生資不是沒用,但是 05/10 14:54
10F：→ hgsfhevil:我覺得國內很多資工學者,一直無法跳脫資工的思維,加上環 05/10 14:55
11F：→ hgsfhevil:境的限制,很多生資文章充其量是b3吧 05/10 14:56
12F：→ huggie:原文有b4的例子，我沒去看 :p 05/11 07:05
13F：→ huggie:"mining"這個字眼是我看了之後的自己的解釋，你可以看原文 05/11 07:05
14F：→ huggie:至於B5原文的意思應該是以生物角度為出發點，並非跑了生資 05/11 07:07
15F：→ huggie:之後回頭做實驗驗證。而是以生物角度設計實驗，必要時以 05/11 07:08
16F：→ huggie:生資為輔 05/11 07:08
17F：→ hgsfhevil:我大概看了b4,他的意義是用資訊去分析一些生物的議題 05/11 11:17
18F：→ hgsfhevil:例如:基因體序列組合好了後,我們要怎麼找出每個位置 05/11 11:18
19F：→ hgsfhevil:有哪個基因,這時候用blast去比對,這算是b4的功用 05/11 11:20
20F：→ hgsfhevil:其實這篇翻譯是沒錯的,只是我被mining這字眼搞混了 05/11 11:25
21F：→ hgsfhevil:謝謝你的分享 05/11 11:26
22F：推 ChelseaFC:若是做不到B5，實驗時所用到的資料就需要有說服力，例如 05/11 21:41
23F：→ ChelseaFC:使用幾近完美的資料產生高品質的result，同時應對一般公 05/11 21:41
24F：→ ChelseaFC:用資料，若取得平均以上的結果，才能說自己的方法好。 05/11 21:42
※ boblu:轉錄至看板 Biology 08/09 12:12