Re: 系統生物學與代謝工程 - 生技
By Audriana
at 2005-06-29T00:29
at 2005-06-29T00:29
Table of Contents
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。
--
※ 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。
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