p*n
发帖数: 34 | 1 以前看到版上有人提到NGS会取代DNA microarray成为下一代高通量技术的主流，但是
有一个问题我一直不大理解，microarray主要得到的是expression level的信息，而
sequencing得到的是DNA序列信息，这两个并不构成竞争关系，后者如何取代前者呢？
粗浅理解，欢迎牛人拍砖 |
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w*e
发帖数: 740 | 2 简单说就是VECTOR 长短臂与目的基因发生同源重组时候，随基出现的不是很精确的替
换，本来的基因还是在的，我觉得类似SANGER公司现在高通量制造FLOX老鼠的 GENE
TRAP有点类似，具体你可以参考GENE TARGETING这本书，（红色的哪个，里面说的很详
细） |
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t*d
发帖数: 1290 | 3 Whitehead 没钱了，所有很多 pi 转到 broad 去了。
Broad 主要做各种组学，高通量的东西，而且是什么新做什么，所以烧钱快。招几个
postdoc 花不了他们几个钱。
借地方问一下谁了解 Todd Golub 实验室？想了解一下他们实验室有多少人？实验室气氛如何（比如大家干得开心吗）？这个 Broad 的大牛牛居然没有一个lab website。或则整个 Broad 就算是他的 lab？ |
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g*********d
发帖数: 233 | 4 1月28日《科学》杂志精选
人类走出非洲的时间比预想的要早
一项新的研究报告说，在阿拉伯联合酋长国出土的史前器物可以回溯到10万年前，这意
味着现代人第
一次离开非洲的时间比研究人员所预想的要早得多。现代人走出非洲的时间和其弥散到
各地的时间一
直是人们长期以来争辩的源头，尽管大多数的证据指向他们是在大约6万年前沿着地中
海或沿着阿拉伯
半岛海岸离散开来的。如今，Simon Armitage及其一个国际性的研究团队提出，人类可
能在早至
12.5万年前就已经来到阿拉伯半岛了，他们是直接从非洲来的，而不是像研究人员在过
去所提出的是
经过尼罗河流域或近东地区来到阿拉伯半岛的。Armitage及其他的研究人员说，从阿拉
伯联合酋长
国的杰贝尔法亚（Jebel Faya）考古遗址发现的一个古代人类的工具包所用的技术类似
于东部非洲
的早期人类所用的技术，而不是类似于那些在中东出现的技术。该工具包包括相对原始
的手斧以及与
其在一起的多种刮削器和钻孔器。这些包中的内容物意味着这些技术上的创新不是早期
人类迁徙到阿
拉伯半岛所必需的。研究人员还分析了该地区的历史上的海平面及气候变化的记录并确
认... 阅读全帖 |
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d*p
发帖数: 534 | 5 我理解的系统生物学就是系统的做生物学，高通量，广覆盖，例如出的结果就是多个
pathway在一个功能或者过程里的清晰互相调控，不再靠一个基因吃一辈子，和什么都
扯上关系，却又什么都解决不了。 如果是我理解的这样，我认为不是忽悠，生物学不
惜要从零敲细打的方式转入大规模集成方式了 |
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X******n
发帖数: 914 | 6 很多做传统生物学的人总是认为做系统生物学是忽悠，折腾出一大堆数据，其实什么问
题都没有解决；而做系统生物学或一些做高通量的人又说，把一个个氨基酸都（突变）
搞清楚又有什么作用，谁care啊。文人相轻在那个领域都有。 |
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d****u
发帖数: 1553 | 7 我觉得有人有反对意见也正常吧，这种高通量的筛选，花钱如流水，筛出来大量的data
能用的只有很小一部分，确实有人觉得不值。我做报告的时候经常有人问，这种筛选有
什么实际的意义没有这样的问题。 |
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s*********t
发帖数: 600 | 8 两个都在做啊
默沙东已经把测序分析全部外包给华大了
以后还会有更多的公司把测序业务外包给他们
和实验室的测序合作也在进行
也在开发别的高通量平台
这一切的前提是要把渠道做好。
技术没什么。技术不是问题。生物民工太多了，技术是个人都能做 |
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j****x
发帖数: 1704 | 9 Genscript，不是最便宜的，但是质量不错。
买个机器人也是一个选择，如果日后仍然用得上的话 |
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h**********r
发帖数: 671 | 10 我老觉得还是已经故去的James Bailey才是真正的NB！后来从Caltech去了ETH，挺多8g
可以8的。虽然做的没那么fancy，还是挺牛的。他老去世的时候，BB也是出了专刊的，
鼓励他这一辈子在辛勤地在BB上灌了上百篇水。liao也写了篇回忆的文章。那一期BB上
还有个进化树，Bailey就是树根，好像中国大陆出来的就有一个真正是Bailey的学生。
liao还是不错的，也算受过挺正统的ME的熏陶，然后逮着一个pathway往死里整，最近
又灌了个NB。让我们这些土鳖烂校千老情何以堪内牛满面！不过人家也想develop一点
新工具的。
keasling：亲爱的你慢慢吹，小心前面带刺的XXX～～～战略忽悠据K局长。
另外Daniel I.C. Wang也挺NB的，不像这些个哥们儿往死里吹。也是默默地在BB上灌水
，在其80大寿的时候，BB也是发过专刊的。stephanopoulos和Nielsen常常往中国跑，
不知道算不算中国人民的老朋友。stephanopoulos感觉挺依赖手下一干postdoc的灵光
一现的，一会儿干个NCS然后就没下文了。Nielsen可能不该从DT... 阅读全帖 |
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h**********r
发帖数: 671 | 11 我老觉得还是已经故去的James Bailey才是真正的NB！后来从Caltech去了ETH，挺多8g
可以8的。虽然做的没那么fancy，还是挺牛的。他老去世的时候，BB也是出了专刊的，
鼓励他这一辈子在辛勤地在BB上灌了上百篇水。liao也写了篇回忆的文章。那一期BB上
还有个进化树，Bailey就是树根，好像中国大陆出来的就有一个真正是Bailey的学生。
liao还是不错的，也算受过挺正统的ME的熏陶，然后逮着一个pathway往死里整，最近
又灌了个NB。让我们这些土鳖烂校千老情何以堪内牛满面！不过人家也想develop一点
新工具的。
keasling：亲爱的你慢慢吹，小心前面带刺的XXX～～～战略忽悠据K局长。
另外Daniel I.C. Wang也挺NB的，不像这些个哥们儿往死里吹。也是默默地在BB上灌水
，在其80大寿的时候，BB也是发过专刊的。stephanopoulos和Nielsen常常往中国跑，
不知道算不算中国人民的老朋友。stephanopoulos感觉挺依赖手下一干postdoc的灵光
一现的，一会儿干个NCS然后就没下文了。Nielsen可能不该从DT... 阅读全帖 |
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j****x
发帖数: 1704 | 12 不见得，PEI也算是homemade，从公司（一般推荐sigma吧）买粉末自己回来配，调一下
pH就可以用了，这点和Calcium Phosphate倒是很像，但是一来配制的pH的要求没那么
严格简单很多，二来毒性小一些，细胞谱也似乎更广一些，在不少细胞上效果据说可能
好一些，三来DNA/siRNA通吃，效果都不错。目前做高通量转染可以算首选，除非细胞
特殊。
Tranit的试剂其实是抄的Fugene的专利，成分其公司的技术支持直接告诉我和Fugene6
一样，所以用法用量都不用再作优化如果之前用的就是fugene6。价格相对Fugene6便宜
一些，但如果用量很大，还是不够经济。
Calcium Phosphate转染效率低基本就一个原因，complex形成的不够好。假如混匀之后
看不见雾状浑浊，那就可以直接扔掉不必浪费时间和细胞了。原因自然有很多，核心前
面大家都提了是pH的问题，有时候公司的KIT也信不过，我有同事就被promega坑过，换
了Invitorgen才正常点，再后来就再也不用了，因为价格也很贵，自己配又不是放心。
Roche最近新推了真正自己的转染试剂X-treme... 阅读全帖 |
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g*********r
发帖数: 9366 | 13 我是做结构的，但是不是牛人， 只能说说自己的看法
结构解决的是大分子体系基本的作用机理， 是通过结构-功能关系确定系统机理的最原
始途径， 寻找药物靶点只是其中一个功能，其实在pharm中已经采用高通量筛选来替代
靶点的搜寻了。
到结构大牛组里并不一定是好事， 结构的大牛组里很多人都是默默的死掉的-- 蛋白结
晶的风险比别的领域都大， 如果它不结晶 你就死定了
膜蛋白的表达纯化中需要detergent保持可溶性，但是即使这样，也比可溶性蛋白工作
量大得多，
结构反应的是一个个snapshot， 而不是连贯的过程，所以即使得到结构仍要其他手段
进行辅助进行推测才能知晓整个动态过程。
国内找施一宫就是为了CNS和名气，解决不了任何实际应用
钱学森实际上是搞科学-工程的， 施一宫是搞纯science的，离应用还差的远， |
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e*****t
发帖数: 642 | 14 谈啥经验？这些东西现在都模式化了。10年后，估计就跟跑个PCR一样了。
高通量是biomedical sci的趋势，多学学data mining是王道 |
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g**********t
发帖数: 475 | 16 要想做真正的cutting edge，就要去研究高通量试验技术。现阶段生物学的瓶颈依然是数据。没有第谷的数据，开普勒再牛也搞不出他的三定律。
如果你想做偏重数据分析的方向，就多学学统计（含statistical machine learning）。数学学不好，就要学好编程，用simulation和numerical method弥补自己的数学弱势。 |
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g**********t
发帖数: 475 | 17 要想做真正的cutting edge，就要去研究高通量试验技术。现阶段生物学的瓶颈依然是数据。没有第谷的数据，开普勒再牛也搞不出他的三定律。
如果你想做偏重数据分析的方向，就多学学统计（含statistical machine learning）。数学学不好，就要学好编程，用simulation和numerical method弥补自己的数学弱势。 |
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j****x
发帖数: 1704 | 18 推荐Partek Genomics Suite，个人认为是目前最好的高通量数据分析软件：跨平台，
能够整合分析各类芯片及NGS数据，下游扩展也很丰富。不过软件卖的比较贵。
如果你对bioinformatics及其相关软件不是很熟悉，那么不建议从原始数据开始处理。
通常一般从公司或者core facility拿到processed data之后，那么可以尝试使用一些
现成的webserver，比如：
MicroRNA and mRNA integrated analysis (MMIA): a web tool for examining
biological functions of microRNA expression
Nucl. Acids Res. (2009) 37 (suppl 2): W356-W362.
http://129.79.244.122/~MMIA/
.
!! |
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j****x
发帖数: 1704 | 19 任何领域如果深入到极致自然就有难度到极致的命题，我不觉得这和我说的有矛盾。
我的本意是，数据分析不是目前NGS实际应用（尤其是临床诊断方面）的根本瓶颈。而
在研究领域，目前的主要实际运用方向上，相比传统的芯片分析以及其他高通量数据分
析而言，对实验室技术人员也没有根本的技术屏障。请你在评判我的观点的时候联系上
下文
BTW，如果你是在top lab里working的话，能不能充分表达一下你的观点，让我们也学
习一下，看看差距 |
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j****x
发帖数: 1704 | 20 你可能没有明白我的意思，我可没有说生物信息分析或者高通量数据分析不存在技术屏
障，相反，瓶颈多的很，屏障哪里都是
你说的这些命题始终都是难题，但并不是伴随NGS所产生的，实际当多年前我第一次接
触芯片数据分析的时候，这些难题就已经存在了。正如我前面也提到了的，实际上NGS
数据分析到了后期，和芯片分析也就殊途同归了，显然对之前芯片数据分析所面临的挑
战所未能解决的问题，NGS也是同样的问题。但是我这里显然没有把这部分算成是NGS自
身的技术屏障，而只是系统生物学自身的未解难题之一。
我有一个建议，大家最好就事论事，充分理解别人观点的前提下交流意见，而不是引申
什么是不是这个领域的人，甚至什么top不top的lab，显得有失格调。
genetic |
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d*p
发帖数: 534 | 21 写了一大堆，发送，结果账户已经自动退出，全没了。就简单说下吧。
CD19-CAR 也有一个病例死亡，具体原因大家可以去看REVIEW,.
Adoptive T cell Transfer 还处于应用的初级阶段，有不少缺陷，但是无论是在细胞
功能，细胞存活时间和肿瘤抗原等等方面，都有非常大的提升空间，我个人非常乐观，
随着现在高通量研究方法，生物信息学和系统生物学等的发展，整个肿瘤免疫治疗领域
在不久的将来就会有很大的突破。
肿瘤免疫治疗还有tumor vaccine, cytokine, antibody(targeting immune
inhibitory signal)等等，这些需要结合起来，从根本上转变肿瘤的抑制性环境。
另外补充一个肿瘤免疫治疗的误区，用免疫治疗去清除巨量的肿瘤细胞，如实体瘤，是
不现实的，1立方厘米的体积有多少肿瘤细胞，大家可以估计一下，靠免疫细胞一个一
个去清除，是一项非常艰巨的任务。免疫细胞的特点就是特异性强，所以应该适合现有
的手术，放化疗法结合，在清除大部分肿瘤细胞后再上免疫治疗。 |
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d*p
发帖数: 534 | 22 单抗主要靠的是巨噬细胞，和T cell相比，对整个免疫反应的调节能力还是相差比较大。
如果能够把肿瘤完全清楚，以一部分自身免疫作为代价也是值得的。
以肿瘤细胞的lysis做抗原无论在效率和风险上都不是一个好的方法。高通量鉴定肿瘤
抗原，甚至personalized，也不是不可能，我以后就准备把这一做起来。
T
may |
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c********r
发帖数: 1125 | 23 做imaging我觉得是看上去很美。。。实际工作需求并不大。
基本每个大公司药场都需要不少做药物结构，蛋白质谱，老鼠模型得，甚至生物信息得
招得也不少，你看过多少公司业界要对口做imaging得？ 做高通量筛选得倒是有一点需
求，但是不一定需要你懂imaging啊。
有的人说可以进zeiss,leica,olympus...可是我接触得国内／国外在这些公司工作得工
程师学纯生物得很少，很多是学物理／生物物理／光学得。。。如果有研发得话对于纯
生物得人就更不利，这几年风头最劲得imaging得老板，谢晓亮，庄晓巍,hhmi 那两个
哥们，德国马普那个老哥，哪个是学生物出身得？
还有人说大不了可以做core facility得imaging得工作人员啊。。。事实是除了1－2个
头目有phd，其他都是硕士临时工（虽然技术可能很精通），我们这个不算很强的学校
得imaging facility得头目还在embl做了5－6年呢。。
当然去学术界是另一回事，很多做imaging好的结合生物得文章发的不错，但是长期前
景来说纯靠imaging吃饭就能发好文章得实验室很少（除非和光学，物理，数学结合）... 阅读全帖 |
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S**********l
发帖数: 3835 | 24 “因为我们不但要分析这些高通量数据,我们还有整合大量的已知的功能数据,生物学资源
,预测的功能数据,系统生物学等BLABLA的”
下游这写你们怎么弄？btw，你的表达能力很强
seq |
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s*f
发帖数: 183 | 26 再问问。。。
如果你们能在每个特定条件或者细胞种类情况下去测高通量的phosxx，是不是就基本上
揭示了当前情况下有可能的信号通路呢？ |
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l*h
发帖数: 4124 | 27 因此也有不少人把系统生物、基因芯片、其他高通量技术、生物信息学等甚至不是同一
层次的东西混为一谈。 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 28 这个主要涉及compound screen吧 需要有工业界经验 懂得怎么设计并操作高通量筛选的
人去做 当然了，我们现在都知道HTS有问题，可是有问题归有问题，这一套弄不起来那
些library就是个摆设
而且中药现代化这个过程和中医其实没多大关系 因为强调的是“药”而不是“医”。还
有就是，把中药掰开了揉碎了弄出纯的化合物来看看有没有治疗效果，这从本质上就是
违背中医辨证医疗的方法论的，两者道不同不相为谋啊 |
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k****o
发帖数: 728 | 29 其实现在的生物医学研究也有“整体”的概念。这几年兴起的system biology。过去生
物学家研究一个个signalling pathway，单兵作战，现在大家想把整个网络联系起来。
但这不是通过模糊的臆想，而是都是具体到蛋白质分子级别的。难度肯定是巨大的，还
很初步，需要生物，化学（高通量分离检测），信息学等手段协作研究（比如蛋白质组
学）。这些都是基于各学科几十年来在各自战线上不断进步的结果。现在大家把各自的
手段和背景知识汇拢起来才可能得到庞大的数据，并且有能力去处理这些数据，通过统
计等手段找到数据间的相关性。 |
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f**********e
发帖数: 1994 | 30 5.1Mbps 的 genome 测了 12X。。。 真不是普通的 “高通量” 啊。 |
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e**r
发帖数: 1144 | 31 我记得08年就有个公司搞高通量测序
现在好像已经在卖了 |
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l**1
发帖数: 64 | 32 同济大学生命科学与技术学院江赐忠课题组招聘启事
诚聘副研究员（湿试验）一名
本研究组主要从事表观遗传基因调控机制。研究角度主要从胚胎和干细胞(ESC与iPSC)
两个层次。主要技术包括ChIP(染色质免疫沉淀)、高通量测序、生物信息学和基因组学
等手段。实验室主页见 http://www.tongji.edu.cn/~czjiang 。
待遇：
采用新机制进入同济大学高等研究院，对于优秀应聘者提供具有国内竞争力的特别薪酬
资助。
资格要求：
1. 具有2年或以上博士后经历；
2. 在生命医学领域做出过出色成果，以第一作者或通讯作者（均含并列）在本领域国
际知名SCI期刊上发表过文章；
3. 有很好的英语阅读、写作和交流能力；
4. 工作认真踏实，学术道德良好，有责任心、钻研和协作精神，能独立开展工作，具
有较强的发现问题、解决问题的能力，具有很大的学术发展潜力。
工作内容：
以果蝇与干细胞为模型，运用ChIP-seq技术，结合生物信息学手段，研究分析胚胎发育
、干细胞多能性维持与分化、重大疾病发生发展中关键组蛋白修饰、核小体重塑、特定
转录因子间的相互作用，及表观遗传基因调控机制。（掌... 阅读全帖 |
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O******e
发帖数: 4845 | 33 你的思路还停留在老的生物学思维上，要过时了。一对一是可以做得很“一目了然”，
故事也很完整，但生物体不是这样运作的。高通量研究一个最重要的目标就是试图
在庞大的貌似混乱的结果中找到生理和病理规律。 |
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l******a
发帖数: 84 | 34 求近年的Bioinformatics的书，电子版，面向初阶学者的。最感兴趣的是高通量DNA序
列分析。感激不尽！ |
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l**********1
发帖数: 5204 | 35 让你老板买个半自动或全自动工作站做Y-2-H 不就得拉
或借用同校里的其它单元的那设备
没听说过欧美高通量Y-2-H 筛选用一双手做的
半自动工作站 96 well
please below link:
//www.tecan.com/platform/content/element/5135/Tecan_Journal_09_01.pdf
for one
France developed a semi- automated yeast two-hybrid system with the Te-
MOTM 96 Multichannel Pipetting Option from Tecan, halving the time taken to
obtain reproducible results from six to three days.
if try Y-1-H
全自动工作站 384 well
please refer last Oct. Nature Methods two papers:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22037705
/... 阅读全帖 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 36 人家可能打算否定人类基因组库的现SNP数据内容
by Illumina or Ion or SOLiD or 454
一句话 并行高通量测的样本越多
不同run之间的同一sample (i.e. 乔教主的blood serum sample)
同位点的同SNP的
p<0.05 的可能失去 成了>1.0或其它值
from chip wells interaction with their target might had some error contact (random artificial SNP data)
----Sorry just my thought from his words.
要是其成功了 并提出解决protocol
炸药奖提名至少吧 |
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w***x
发帖数: 265 | 37 我觉得好笑的是他主页上的typo
“应用计算器视觉、人工智能技术、仿生学技术，研发高通量药物筛选系统的样品全自
动分析模块（单系统 >10万样品/天），客户包括德国Fraunhofer研究院、美国斯坦福
大学等。”
计算器视觉=计算机视觉x机器视觉？ |
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Z******5
发帖数: 435 | 38 08年有一篇号称cell年度十佳第一的文章就是用这个技术结合RNAi高通量筛选，一下子
找到了十几个oncogene.
Please cite this article in press as: Zender et al., An Oncogenomics-Based
In Vivo RNAi Screen Identifies Tumor Suppressors in Liver Cancer,
Cell (2008), doi:10.1016/j.cell.2008.09.061 |
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n******7
发帖数: 12463 | 39 lz反对的是不动脑筋，遇到问题什么方法都上来瞎试一通的做法
不是反对这种high-throughput screening
同样的高通量data，有的组可以做出很有意思的结果，有的组只能把所有现成的分析做
一遍，不会根据结果的反馈进行调整，这就是区别。 |
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g*********5
发帖数: 2533 | 40 前几天去三藩开会，看到cayman有个新产品，叫做precellys 24.号称高通量快速裂解
样品，不损失dna,rna and protein.这个机器用陶瓷珠子在几秒钟内粉碎样品。可能贵
了点，大概机器要一万刀？ |
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O******e
发帖数: 4845 | 41 还真是不懂系统生物学究竟在鼓捣啥，不过现在搞整体化和高通量研究是趋势，连我们
做老鼠的都得赶这个时髦才行。
以后有关于老鼠的问题我们可以多多讨论。
..
big |
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h*********c
发帖数: 78 | 43 你学编程的目的是什么呢？做码工恐怕不是一时半会能修炼出来的，如果是想学编程以
后在工作中能用得着，或者说enhance你的capability，建议从和你专业最相关的着手
。另外现在industry需求量最大的恐怕是高通量数据分析的吧，尽量往这边靠靠 |
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l**********1
发帖数: 5204 | 44 文学水平如何 写散文或小说的出版记录的话 不是自费的或代笔( for example: Han-han) 的啊
然后找到以下的大牛 list中的任何一个, 千老混到发考题后的话
就忽悠纺锭啦 比如巴菲特的那个啥癌症的 如何用人工培养的天山千年冰雪莲 来药补
延寿 啥的
please refer:
同主题阅读：大家讨论一下synthetic biology吧
[版面:生物学][首篇作者：dengy] , 2011年03月30日
回复]
[ 13 ]
发信人: housepainter (红房子油漆匠), 信区: Biology
标 题: Re: 大家讨论一下synthetic biology吧
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 31 13:32:53 2011, 美东)
我老觉得还是已经故去的James Bailey才是真正的NB！后来从Caltech去了ETH，挺多8g
可以8的。虽然做的没那么fancy，还是挺牛的。他老去世的时候，BB也是出了专刊的，
鼓励他这一辈子在辛勤地在BB上灌了上百篇水。liao也写了篇回忆的文章。那一期BB上
还有个进化树，Bail... 阅读全帖 |
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n******7
发帖数: 12463 | 45 1.由于“发表偏见”，高通量分析的文章都是什么结果好就怎么编了。这么多数据，这
么多玩法，总能搞点东西出来
2.并不是什么都要统计显著。我觉得用统计工具不过是缺乏对研究对象的具体知识才不
得已用的方法而已。不过确实生物系统中间大部分东西都不清楚，或者似是而非。
另外，我感觉很多真正的生物知识可能很难用自然语言准确表述。
得担心。
临床 |
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n******7
发帖数: 12463 | 46 我们就做这个
跟合作的组既做variance，也做所谓的system biology
做这个要有钱，做SNP,CNV什么的，需要搞到病人samples，然后测序，都是烧钱的事情
system biology，我接触最多的interaction network，大规模做也是烧钱
至于前途，看你怎么定义。
发文章还是不错的，有的文章不发CNS都难
就实际价值来说，我自己的感觉，sequencing什么的还是有意义的，data比较靠谱，技
术本身也非常有用，非常看好未来的钱景。但是对于测序结果的解释，目前还是处于洪
荒状态，主要就是看看引起protein变化的mutation，还是太初级了
system biology相关的，不能说一无是处，但是目前的技术手段太多问题了，想在沙滩
上起高楼，最后的结果多少真的多少假的，只有天知道。不过反正高通量吗，总是能整
出一些结论的。我是要吐血了，觉得自己的精力都花在编故事上，真正对于研究的问题
的贡献可能是0，如果不是负数的话。不过老板似乎还好，反正说多了，自己也就信了
。 |
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M*P
发帖数: 6456 | 47 高通量技术里的假说不是没有，而是太复杂，需要用数学模型来表达。一般生物phd都
没有这种训练。 |
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p*******r
发帖数: 4048 | 48 我觉得出路就是用高通量的方法把所有可能都做了。
然后大家分析数据就好了。
还是坚信这一天会来到的，呵呵。 |
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l****j
发帖数: 70 | 49 我N年前有做过，基本的做法是提取全血基因组DNA然后对你感兴趣的基因进行PCR，然
后测序，跟正常序列对比，如果有突变缺失插入就是SNP位点。这个方法比较落后，现
在出高通量的新方法了吧，很多公司可以做的。
为什么要筛SNP? 还可以再做做proteomics |
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t****r
发帖数: 66 | 50 如果要求数学模型可以完全描述模拟生物系统，
在现阶段不可能，一个很重要的原因是没有足够的数据来支撑这样的模型。
现在动不动就说高通量产生了大量的数据，
那是相对以前的生物数据量来说的，
跟别的学科为建立模型所产生的数据量不是一个级别。
更别说系统越复杂，需要的数据量越大。
现在数学模型的尝试是看看，利用现有的非常有限的数据，
是不是能从看似非常复杂的体系中总结出一些简单（但不直观）的规律。
同时建模的尝试，可以指导方法学的发展方向，
明确什么样的数据对理解系统最有用。
至于理想状态，那难道不是科学研究的经典方法？
中学学物理时，分析的都是理想状态，
就像很多重要的生物学发现，都是从简单模式生命体的研究中取得的。
只有对理想状态研究明白了，才有可能研究更复杂的系统。
就像物理的量化是循序渐进的，生物的量化也必须经过一个由简入繁的过程。
现在的生物学因为和医学紧密相连，所以要求研究的实用性立杆见影，
很难容忍一个积累的过程。那还是大规模的筛选最有效，
什么机理构造都没什么用了。
另外数理背景的人，来趟水的不要太多。 |
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