[問題] 有沒有人的研究和計算生物學/神經科學꘠…

看板PhD作者 (Liang-Hui)時間14年前 (2010/03/28 08:24), 編輯推噓4(4推 0噓 25→)
留言29則, 7人參與, 5年前最新討論串1/3 (看更多)
小弟最近做第二個rotation 題目有關computational neuroscience 學習如何從spike activity 解讀腦科學和神經科學 我做得很有興趣 但是... 我一直覺得這種計算生物學/系統生物學/計算神經科學 充滿了太多的"假設" 光是一開始程式的假設參數 就可以嚴重影響結果 通常都是不斷強調自己的algorithm多麼好 事實上心知肚明 很多都是optimized後的結果 論文比較 因為方法不同 根本比不出所以然 我嚴重懷疑這類的博士 業界真的有興趣嗎? 我想問問不管是純生物 或者醫學類 或者工學院的人 這方面paper很多 標榜數學模型應用在生物上 琳瑯滿目 蛋白質結構預測,基因調控網路, 或者是心臟數學模型 離子在細胞膜進出的數學模型 甚至是用控制 或者其他的工程方法 想證明可以用在生物 很多假設性的模擬 來自於MRI影像 micorarray data 那還不如好好學醫學影像 或者生物統計... 有沒有人和我有一樣的想法? 雖然我幾個月就有poster (基本上做計算的發paper快些) 但我嚴重懷疑這條路是走不出學術的 還不如多學生物統計 或者工學院的machine learning等其他課 謝謝,理性討論勿戰 :) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 38.102.22.215 ※ 編輯: onehundred 來自: 38.102.22.215 (03/28 08:26)
推
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我有類似的感覺 不過這些領域還算新 要久一點再來評估
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至於業界有沒有興趣 這應該不只是這幾個領域的問題 XD
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推
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計算生物學 只是從理論上先判斷可不可能..
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最後要驗證假設還是要做實驗 不過現在很多研究都只做一半
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因為真的要做實驗很花錢又耗時間..
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以我曾在業界的經歷(非生物領域),通常人家不理這種
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如果你真的有意要到業界，千萬別只信一個從沒到過業界的老
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闆，而是要利用機會去問問業界的人他們要什麼
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另外這的不光是計算生物的問題，而是學術的病。一個金融系
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的教授很容易的可以被一個在賭場久呆的trader電
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推
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藥廠也是花很多錢搞 sysbio 的..但是他們實際很多..考量不同
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沒有誰對誰錯誰好誰壞的問題..有些事適合學界做 有些適合業界
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學界比較彈性可以嘗試風險較高的研究, 業界一個新藥從研發到
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phase I/II/III 平均要 $1B. 自然會實際一點 選擇保守一點.
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人類兩萬個基因, 市面上所有 FDA 通過的新藥標靶不超過一百個
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基因..原因就是這樣..藥廠的 sysbio 選的是 small & close
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system 來研究..但一樣有很重的計算跟理論部分..通常可以把封
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閉系統每條反應的參數都拿到..不過就算這樣 在臨床上還是常有
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意外發生 人體太複雜 兩個病人高矮胖瘦不同就可能有不同反應
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總之業界一樣很看重這個部分..不過..一般來說比較大的問題不
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在研究本身. 在搞研究的人身上..許多搞計算玩 model 的總認為
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他們做的比做 bench 的高上一階, 如果結果與 model 不符, 一
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定是實驗的問題..因為他們的 model 完美地解答了整個機轉..
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這種人很多...沒有 bio sense..做出來的東西自然就是垃圾只能
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丟到同個圈圈裡的 journal 自嗨...
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推
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非常同意oplz說法,這也是為啥我要從Biostat轉Human Genetics
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統計,comp bio的model日新月異,沒有bio evidence真的是垃圾
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你可以考慮往neural prosthesis方向研究
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01/06 22:45, 5年前 , 29F
以我曾在業界的經歷(非 https://muxiv.com
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