做跟随式的科研有意义吗？（原文来自于章冰（美国贝勒医学院））

在朋友圈看到了章冰教授（美国贝勒医学院）点评生物信息学科研领域的跟随研究（或称为“Me-Too”研究）现象，非常有启发意义，借花献佛分享给大家！

跟随研究（或称为“Me-Too”研究）通常指的是在已有研究基础上进行的模仿或扩展工作。这类研究在科学进步中扮演着复杂的角色，既有积极的一面，也有潜在的消极影响 ：

有积极的一面：

1. 加速科学发现：
   • 跟随研究可以迅速将新技术或方法应用于不同的生物学问题或疾病模型中，加速科学发现的进程。比如单细胞转录组最早是broad研究所发了脑瘤，然后是头颈癌，黑色素瘤，后来有了10x技术马上就几乎把所有的癌症都发了个单细胞的图谱，然后是癌症的微环境，异质性，耐药，复发，转移，每个话题在每个癌症都有一个类似的研究。
2. 验证和优化：
   • 通过在不同的数据集或实验条件下重复已有的研究，跟随研究有助于验证原始发现的可靠性，并可能揭示新的优化方向。同一个技术同一种生信分析手段并不能保证不同疾病不同研究领域都有积极的结果，有时候，阴性的结果也值得深思。
3. 教育和培训：
   • 对于学生和初级研究人员来说，跟随研究提供了学习和掌握新技术、方法和分析工具的机会，为未来的独立研究打下基础。
4. 促进合作和交流：
   • 跟随研究往往需要不同实验室之间的合作，这有助于建立科研网络，促进知识和技术的交流。
5. 推动技术标准化：
   • 通过在多个研究中重复使用相同的技术或方法，可以推动这些技术向标准化和规范化发展，提高研究的可比性和可重复性。
6. 发现新的生物学见解：
   • 即使研究方法相同，不同的研究团队可能会在不同的样本或条件下发现新的生物学见解，从而丰富我们对特定生物学过程的理解。

潜在的消极影响 ：

1. 创新性不足：
   • 跟随研究可能缺乏创新性，因为它主要依赖于已有的技术和方法，而不是开发新的科学思路或技术。
2. 资源分配问题：
   • 如果大量资源被投入到跟随研究中，可能会减少对原创性研究的支持，从而影响科学领域的整体创新能力。
3. 出版压力和学术泡沫：
   • 为了发表论文，一些研究人员可能会进行低质量的跟随研究，这可能导致学术泡沫和研究质量的下降。
4. 缺乏长期价值：
   • 一些跟随研究可能只关注短期成果，而忽视了对长期科学发展的贡献。
5. 加剧竞争而非合作：
   • 在某些情况下，跟随研究可能加剧了研究团队之间的竞争，而不是促进合作，这可能会影响科研社区的健康发展。
6. 忽视基础研究：
   • 过分关注应用研究可能会使研究人员忽视基础研究的重要性，而基础研究对于理解复杂生物学现象至关重要。
7. 数据和方法的多样性问题：
   • 如果跟随研究过于集中于特定的数据集或方法，可能会忽视数据和方法的多样性，从而限制了科学发现的广度和深度。

总的来说，跟随研究在生物信息学领域既有其积极作用，也存在潜在的负面影响。科学界需要平衡跟随研究和原创性研究，以确保科学进步的多样性和创新性。

不仅仅是生物信息学如此，其它科研领域也大同小异

跟随研究在科研中的作用是复杂的。一方面，它可以增加对原始发现的验证，促进技术的标准化和优化，为学生和新手科研人员提供学习和实践的机会。另一方面，如果过多资源被投入到缺乏创新的跟随研究中，可能会减少对原创性研究的支持，影响科研领域的整体创新能力。其它科研领域也大同小异：

1. 生物医学研究：
   • 在发现新药物或治疗方法后，其他研究者可能会在不同的疾病模型或患者群体中测试这些方法。
2. 物理学：
   • 例如，在发现新的物理现象或粒子后，其他实验室可能会尝试重复实验以验证发现，并探索其潜在应用。
3. 化学：
   • 在合成新的化合物或材料后，其他研究者可能会研究其不同的性质或应用。
4. 环境科学：
   • 在识别新的环境问题或污染源后，其他研究可能会在不同的地理位置或条件下研究这些问题。
5. 心理学：
   • 在提出新的理论或治疗方法后，其他研究者可能会在不同的人群或文化背景下测试这些理论。
6. 计算机科学：
   • 在开发新的算法或软件后，其他研究者可能会在不同的数据集或应用场景中测试这些技术。
7. 工程学：
   • 在设计新的工程解决方案或系统后，其他研究者可能会在不同的规模或条件下测试这些设计。

善用人工智能大模型

比如，可以让人工智能大模型回答一下，生物信息学这个快速发展的领域不断涌现出创新技术有哪些？

以下是一些在生物信息学领域值得关注的最新技术和方法：

1. 单细胞分析技术：
   • 单细胞测序（Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）和单细胞蛋白质组学等技术使得科学家能够研究单个细胞的基因表达和蛋白质表达，揭示细胞异质性。
2. 多组学整合分析：
   • 结合基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多组学数据，提供更全面的生物学过程理解。
3. 机器学习和人工智能：
   • 应用机器学习算法和人工智能技术来预测基因功能、蛋白质结构、药物反应等，提高数据分析的准确性和效率。
4. 深度学习：
   • 利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在图像识别、自然语言处理和复杂数据分析中的应用。
5. 基因编辑技术：
   • CRISPR/Cas9和其他基因编辑工具的发展，使得精确修改基因组成为可能，为疾病治疗和基因功能研究提供新途径。
6. 纳米孔测序技术：
   • 纳米孔测序提供了一种新的DNA测序方法，具有实时、长读长和便携式等特点。
7. 空间转录组学：
   • 这种技术可以在组织切片中定位基因表达，为理解组织结构和功能提供空间信息。
8. 生物信息学云计算平台：
   • 利用云计算资源进行大规模生物信息学数据分析，提高数据处理能力和速度。
9. 网络生物学：
   • 研究生物分子网络，如蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络等，以理解生物系统的复杂性。
10. 合成生物学：
    • 设计和构建新的生物系统或重新设计现有系统，用于生产药物、生物燃料或其他有用产品。
11. 表观遗传学分析：
    • 研究DNA甲基化、组蛋白修饰等表观遗传标记，揭示基因表达调控的新机制。
12. 生物标志物发现：
    • 利用生物信息学方法从大量数据中识别疾病相关的生物标志物，用于早期诊断和治疗。

这些技术和方法正在推动生物信息学领域的边界，为生物学研究和医学应用提供新的工具和见解。随着技术的不断进步，未来可能会有更多创新技术出现。