Re: 系統生物學與代謝工程

看板Bioindustry (生物科技)作者mcasp (stanley)時間20年前 (2005/06/28 23:36)推噓0(0推 0噓 0→)

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很感謝，前輩您許多comment ※ 引述《nightcatman (夜貓)》之銘言： : 跨領域整合溝通的確很重要 : 不過知道要做整合是一回事,真正在做整合又是另一回事 : 我在這個領域試著做整合也很久了 : 真的是很困難 : : 舉例好了，日本在systems biology找出幾個現行antifugal drug : : 幾個上游target，而且是藥廠出資的study ，不是像台灣 : : 學術界教授、只會騙國科會、國衛院錢來生SCI paper : : http://sbbs05.lifescience.ntu.edu.tw/index.html : : 詳見東京大學基因體研究中心副所長 Miyano : Miyano最近一次帶團隊到台灣來開研討會 : 我在台下問到他們的PI當場承認投影片裏的東西只是"規畫"而不是"成果" : 這樣您了解我的程度了嗎? : 也許有些版友看到這裏就可以猜出我的身份了 :) 我應該說清楚的是單指運用systems biology anti-fungal drug griseofulvin 這一塊他們說做出一些上下游的druggable genes 是讓人覺得很promising 也是可能以後藥廠可以用的模式或是以後在endothelial cell可行的模式或是現在Lilly在Singapore的 Systems biology Lab到底在弄些什麼？？？您說的endothelial cell modelling這部分嗎？是規劃中嗎？如果還沒做，那也不意外，但是去看 beyond systems biology 2005 中也是幾家美國公司佈局進入這一塊了或是Miyano 的collaborator 在Cambridge uni, UK 的 Cristin Print 在 beyond systems biology 2005 中，有一些報告，但不曉得，做的如何？？ : 國外對此的投資和認知確實比國內進步一大截 : 但,認知是認知,成果是成果 : 不管他們投了多少錢,目前也並沒有可靠的成果出來,這才是重點 : 整個systems biology目前根本就還在累積data的階段而已這就我的論點，我覺得您對bioinformatics/ systems biology 都太悲觀了，不過這是就業上的事實，但不是產品上的事實事實上，在bioinformatics/ systems biology這條tract 上台灣最大的問題是大概很少有人從 math/EE/CSIE/ 念了 bioinformatics 後，再投身到 bioengineenging , biotech 上，甚至來回答臨床上、醫藥上的問題與需求國內跟國外最大的不同是我覺得像跟過 Leroy Hood. 的 Trey G. Ideker 他從 MIT 的EECS 一路從 BS唸到master 然後到 University of Washington 念 Ph.D. in Molecular Biotechnology ，至少帳面上他手下還有人或是collaborator做 wet lab 可是，反觀台灣，有多少人這樣？？ : : 而做bio的想做modeling 又不知道從何入手。 : : 而且台灣很大比例做bio的人通常數學、物理不是很好 : : 目前中研院基因體研究中心，設有translational research/育成中心 : : 都是好的開始 : 您所說的modeling的確是重點,您能看到這一點就很不容易了 : 已經比國內一些短視的PI要好很多了 : 不過呢...中研院基因體研究中心內部根本不重視modeling,您知道嗎? 感謝聽到前輩您的論點。 : 台灣也的確落後國外一大截 : 但是,我要說的是,國外的東西也沒有您說的那麼美好可是，看看現在台灣做了什麼？各做各的台灣的悲哀 : 是實上很多東西都是有問題的 : 在這個field裏面,因為東西太新,所以有很多都是在唬爛不懂的人的 : 國內國外都一樣 : 就像Miyano的例子那樣 : 如果您在那個研討會,大概會完全相信他的投影片吧... :) : 所以我還是認為,如果您不是真的很了解技術性細節,而只是個user的我覺得趨勢、方向、會比細部技術重要的多大家都同意，這中間，有太多細部細節，但是這些細部細節會一直改進所以說，我覺得這不是神話，只是一個快完成的進行曲？我覺得跟在leroy Hood 肩膀後面看事情，以他的發明、經驗、資歷這個方向，這個應用是不會錯的，我自己也不是stupid user ，我至少也用過一些 SELDI-TOF, MALDI-TOF proteomics加上 machine learning去騙騙人，所以以後我會多注意前輩您的提醒。 : 您可以再低調保守一些 : 因為實際上,您可能連別人唬爛您的地方在哪裏都看不出來 : 所以才會對國外的東西有太多不切實際的信任其實，我覺得我還不是老師，雖然有上一些醫學生的實驗課所以，我大概多是多講話，或許有些內幕不瞭解，想信透夠這樣的討論，可以得到更多東西。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 220.137.133.178