多謝你詳盡的解釋..讓我對 systems biology 有更多的瞭解
※ 引述《kontracello (發揚無效精神)》之銘言：
: ※ 引述《oplz (oplz)》之銘言：
: : 請問你覺得 Systems Biology 真的有可能成功嗎?
: : SysBio 大量引進外領域的技術 特別是 Computational Bio.
: : 希望能用運算出整個系統運作的方式..
: : 我的疑問是 真的有辦法掌握所有外在變因 把系統視為一封閉的系統運算嗎?
: 其實說引進外領域這句話有一點問題
: 因為我並不認為 systemsbiology 有領域上的限制
: 此外, 據我所知, 目前也沒有人用純計算的方式去預測生物系統
: 這些東西的根本還是實驗數據. 因此, 在數據的限制之下得到的結果
: 才是目前可行的方法. 這樣說來, 數據的完整性就很重要了.
: 至於有沒有辦法掌握所有外在變因, 我的回答是: 不行.
: 但是我只能說再某些實驗條件下是可以得到某種程度的控制.
: 這是實驗方面要努力的地方.
Yeah..我想應該是我沒有表達清楚.
我所說的外領域的意思是 Biology 外的領域..包括物理 化學 數學 資訊點點點
我的疑問在 如果像日本那樣選 mycoplasma 當材料.. 因為它只有三百八十多個基因
自然是有辦法做到掌握全部基因對某些刺激的反應
但要講到人..像 ISB 弄免疫 model .. 現在做的成功機會大嗎?
: : 另外 雖然 SysBio 現在很熱 但如何提供足夠的誘因使其它人願意跳進來做?
: : 因為 SysBio 的 scale 似乎已超過 publication scale..
: : 看看 human genome project, 前期跳進去做的 LAB 幾乎全遭滅口
: : 最後只剩下幾間大的 CENTER 才能存活下來..
: : SysBio 的規模更大更複雜..有可能自己單打獨鬥做出來嗎?
: 這有點倒果為因, 因為不能說 "我想要作 systemsbiology"
: (除非你要做技術開發) 一般來說, 實驗室都有暨有之方向
: 也有可能發覺一些很重要, 很有前瞻性的問題
: 如果 systemsbiology 是現今解決比較好的手段的話
: (加上實驗室能力允許 ... ...) 那就會有人願意跳進來做 :P
: 不可否認的是, systemsbiology 的 scale 很大,
: 但是通常要看的問題很明確, 如何從問題點切入找到解答
: 算是實驗邏輯的精華吧...這要看情形而定啊 ...XD
: 這和 human genome project 的問題似乎不太一樣
: 前期的研究首重定序, 會失敗我個人認為和研究發展的關係不大,
: 惡性競爭的成分可能還大些. 最後, 如果想要單打獨鬥做出來
: 是指一個人的話, 是有可能的
我想講的其實是 publication scale..
如果這種大規模的實驗已超過了 publication 一篇 paper 的 scale..
要怎麼讓人家願意跳進來?
像 genome project 到後來 total sequencing 完才發表兩篇..
這樣子的合作方式..
會有多少實驗室的 PI 願意跳進來變成一長串名單裡的一個名字
這是我感到懷疑的地方
: 首先這個人必須對於基礎科學相當了解, 然後會操作所有會用的機器
: 包括 MS, sequencer, 各式各樣的 LC, 從養生物 (菌) 到純化一手包辦
: 還可以寫個程式解決計算上面的問題
: 只是這樣要花的時間太久, 沒有效率, 而且實驗室的建制也要夠完善
: 因此大概沒有人會想這樣做. 因此合作還是目前的方法.
: 至於要怎樣合作, 實驗室的建制就相當重要. 這一點 ISB 做得相當好
: 可以讓排定的程序順利完成, 聽起來簡單, 要真正發揮 highthroughput 的
: 功能沒有對實驗室各部門有相當的控制與管理是沒辦法的.
: 就我的經驗而言, 我完全可以不用擔心技術方面的問題
所以 SysBio 在 ISB 注重的是
systematic screening/experiments 還是 systematic approach ?
因為我以為.. ISB SysBio 想做的是沒有特定目標的搜集資料..
希望能建構一完整的 biological system ..
再用 computational biology 的方式來運算這個系統的運作
以及對各種刺激的反應情況..
這個最顯著的優勢就是可以可以用在 藥廠 對新藥的模擬
可以在最初就減去許多不必要的資源浪費
當然這種實驗常需要用到其它領域較新的技術 像 single molecular tracking ...
: 而專注於我要解決的題目, 這是一個很有利的條件.
: 在 ISB 每一個技術部門不只是操作, 還同時具有研發的能力
: 這是不淪為純操作服務的方法, 也是我們去學習主要的目標.
: : 另外 SysBio 的定義似乎到目前也沒有一定的共識..
: : 雖然 Leroy Hood 是 SysBio 的先驅
: : 但也不是每個打著 SysBio 名號的人心中的定義都和他一樣
: : 我相信在跨領域的合作下會有突破
: : 但有可能真的達到當出預期的目標嗎?
: 哎呀...我也不知道 systemsbiology 到底定義成怎樣
: 何必緊盯著字面上的解釋不放 ?
: 請記住我們要解決的是生物學上的問題
: 而並不限定要用什麼領域. 想想看, 做個 genomic sequencing 跨了多少領域 ?
: 所以不能被領域所限制, 任何方法都是可能的手段
: : 你能夠說明一下你在 inst. SysBio 的研究內容嗎?
: : 真的對這個 Sys Bio 有很多疑問
: 最後一併回答 systemsbiology 可不可能成功, 能不能達成預期目標.
: 目前的技術可以確保實驗的成功是無庸置疑的
: 但是實驗設計的目標有沒有達成要看實驗的深度
: 譬如說我今天先做 genomic sequencing, 再做 quantitative proteomics
: 建構 metabolomics 的基礎, 這是一個所謂 systesmbiology 最初能給的東西
: 接下來可能會發現更多有趣的地方, 是不是要純化某些蛋白質?
: biophysics, bioinorganic chemistry 的問題也要解決
: 是否可以回答演化層次的問題? 這都是一步一步來的
: 關於我在 Institute for Systemsbiology 做了什麼
: 簡單的說是銅離子的濃度對於 M. capsulatus (Bath) 的影響.
: 此菌在不同 Cu 的外在環境會有很不一樣的蛋白質 profile
: 對於甲烷氧化的機制也大不相同. 若您真有興趣了解全部的細節
: 可以在台大總圖用關鍵字 "嗜甲烷菌" 找一本 2004 年的化學系碩士論文
: 對應的 paper 已經發出, 但是因為圖片的解析度被搞錯
: 所以現在線上的版本沒有什麼參考價值 XD (反正圖也看不清楚)
: 等弄好了再貼上連結 :)
Thanks again for your detailed reply !
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