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      鄭洪坤:用大數據之器破海洋生物基因組學之謎

      發(fā)布日期:2020-12-29   來源:生物探索   瀏覽次數:0
      核心提示:近日,筆者十分有幸能夠采訪到百邁客創(chuàng)始人兼董事長鄭洪坤先生,從產業(yè)和科研兩個角度為我們細致地講述了建立海洋生物基因大數據
       近日,筆者十分有幸能夠采訪到百邁客創(chuàng)始人兼董事長鄭洪坤先生,從產業(yè)和科研兩個角度為我們細致地講述了建立海洋生物基因大數據平臺是海洋基因組學研究不斷完善的必由之路。同時,百邁客在這一完善過程中不僅僅要扮演好參與者的角色,還要努力成為海洋生物基因研究大數據方向的先鋒探索者和引領者。

       

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      百邁客創(chuàng)始人兼董事長鄭洪坤先生

       

      產研對話:SLAF-seq助力海洋生物基因組科研

       

      海洋生物是生物學研究的重要領域,也是破解人類起源之謎的重要板塊。自1997年起,美國便開始有計劃的開展對羅非魚、對蝦和牡蠣等海洋生物的基因組研究,并且多個海洋藍藻基因組計劃也相繼啟動。雖然我國起步較晚,但目前也已啟動了扁藻、螺旋藻、牡蠣、對蝦等基因組計劃。正如相建海老師所說:由于海洋生物基因組大、雜合度高、拼接難度大成為了全球研究海洋生物基因組的最大困擾。

       

      工欲善其事,必先利其器。為了破解凡納濱對蝦的基因組密碼以便更好地培育對蝦,實現其經濟價值和生物研究價值,相建海老師在基因測序的道路上開始了新的征程。多次嘗試使用二代測序技術都沒有辦法完成對蝦的基因組圖譜的重組,但在一次偶然的機會下他發(fā)現來自百邁客公司自主研發(fā)的SLAF-seq技術可以很好的完成這一問題。該技術前期利用生物信息學方法,對目標物種的參考基因組(或已知BAC序列)進行系統(tǒng)分析,設計標記開發(fā)方案,后期根據前期的方案,構建SLAF-seq文庫,篩選特異性長度片段進行高通量測序,將獲得測序深度和質量滿足要求的SLAF片段來代表目標物種的全基因組信息。于是產研互助,世界上第一個凡納濱對蝦的基因組圖譜在我國率先完成了,很快也在國際期刊《scientific reports》雜志上發(fā)表這一重大成果,獲得了國際上認可。

       

      自此,百邁客公司自主研發(fā)的SLAF-seq技術奠定了在海洋生物基因研究上不可或缺的重要地位。

       

      共建共享:基因大數據平臺提高公共基因利用率

       

      數據是觀測生物遺傳信息的重要基礎,不同生物的遺傳數據可謂是科研道路上必不可少的戰(zhàn)略性資源,但目前這種資源卻存在利用不足或者資源浪費的現象。

       

      相建海老師對此提出了自己的建議:搭建生物大數據平臺勢在必行,這是發(fā)展海洋生物基因組學研究必不可少的事情。特別是如何共建共享生物領域的公共數據?如何利用數據不斷地更新迭代以完善生物基因組圖譜信息?更重要的是,如何把數據轉化為生產力,服務生物經濟的發(fā)展;如何將數據轉化為科研動力,服務生物科研的前進。

       

      面對這些問題,百邁客公司提出了自己的回答。而這一回答的答案便是:建立海洋生物基因大數據平臺。百邁客創(chuàng)始人兼董事長鄭洪坤先生為我們介紹到:自高通量基因測序發(fā)展的十幾年時間以來,業(yè)界已經積攢了許多數據,但這些數據的公共利用率卻不是很高。據了解,面對海量的數據不知從何下手、有效的數據不能得到專業(yè)性的轉化成為了阻礙基因公共數據利用率的兩座大山。

       

      既然問題已經很明顯了,那解決問題就很容易了。鄭洪坤先生表示:讓數據庫的數據可用,讓可用數據有工具再利用便是這一大數據平臺搭建的出發(fā)點。

       

      如何搭建這一大數據平臺,鄭洪坤先生及其團隊有著自己的步驟和想法,他告訴生物探索記者:首先,我們從海洋生物信息的科研需求入手,打造一個海洋生物多組學數據庫。該數據庫包含了基因組、轉錄組、表觀組、代謝組、蛋白組等各種類型組學的數據,把科研所需的數據一網打盡,為科研人員提供多方位全覆蓋的幫助。在這里,不僅可以幫助科研人員減少測序成本的浪費,也能夠提高基因公共數據的利用率,為數據更新迭代做出努力。

       

      第二,既然有了數據,如何才能把數據背后的價值挖得更加透?我們想要打造一個類似人工智能的交互平臺,依靠海量的基因公共數據,利用互聯網大數據算法技術,為科研人員提供相關建議和解決方案。例如,科研人員通過測序技術得出了海洋生物的一些數據,但并不清楚這些數據能為科研提供何種幫助。這時,大數據的交互分析便成為了科研亟需的工具了。它就像一個人工智能科學家,幫助你解讀數據信息,幫你找到合適的工具、甚至我們可以設想它能夠幫助你找到研究的新突破口。

       

      基因+:產業(yè)化支撐海洋生物信息產業(yè)發(fā)展

       

      如今,大數據平臺的正式成立成為了新的開端,至于以后的發(fā)展如何,鄭洪坤先生也表示將繼續(xù)依托“基因+”多元化的發(fā)展理念,將海洋生物基因組學的研究推向新的高潮。但要堅持這一發(fā)展理念,也存在重重困境。

       

      首先是生物信息人才的流失。鄭洪坤先生表示:“為什么IT行業(yè)不存在人才流失呢?是因為產業(yè)的支撐能力。隨著產業(yè)的不斷發(fā)展,產業(yè)價值的不斷豐富,給足了在此行業(yè)的工作人員安定定求發(fā)展的信心。如果如果想要留住專業(yè)的生物信息人才,我目前能想到的方法還是以互聯網商業(yè)化的形式將他們留住。舉個例子,如果市場需要一個基因組的解讀軟件,而恰好由我們的專業(yè)團隊開發(fā)出來了,他們的付出就應該得到回報,而這個回報可以是金錢。隨著在市場上用這個軟件的人越來越多用,他能夠得到的回報也就更多,也讓他有更多的信心和動力去不斷地對此軟件進行更新迭代。通過商業(yè)化的模式,有投入有回報,持續(xù)迭代,就有可能將其發(fā)展成為一個具有市場強競爭力的產品。”

       

      其次是商業(yè)模式的選擇。既然要用商業(yè)化的方式留住人才,也就逃不開談到平臺的盈利模式。與會期間也有很多科研學者建議將此作為免費的科研服務平臺,對此鄭洪坤先生也表達了自己的意見:“目前我們團隊所設想的盈利模式可能很貼近互聯網的盈利模式,是將其放置一個相對長時間的周期里面來看的。開始投入市場的時候,可能會是免費試用的模式。因為初出茅廬的我們需要的是流量和培養(yǎng)用戶的體驗感,讓用戶不斷地給我們提意見進行改進。當我們的改進達到穩(wěn)定可持續(xù)的狀態(tài)時,我們需要的便是用戶的黏度了,也就是當用戶真正認可了我們的服務與價值,也就會很自愿地對我們的產品買單。”

       
       
       
       
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