W*e
2 楼
从移民骗钱打官司到投票反军队里对华裔歧视, 再到孩子上名校。
原因就不说了, 投机是成功不了的, 要持之一恒。
原因就不说了, 投机是成功不了的, 要持之一恒。
T*i
3 楼
高通量肯定有用,但也有很大的问题。
首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
候,基本是中晚期了,高通量不高
通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
的问题。
第四,你怎么知道你的通量足够大,包括你要找的关键信息?比如,你做基因组,
transcriptome,就够了?你怎么知道你不用看蛋白组,看看蛋白修饰什么的?
最后,就目前来看,高通量的产出和投入简直不成正比。那点产出,多数时候还是
confirm以前的知识或者产生一些似是而非的结果,hard to make sense。而投入很大
,挤占了很多小实验室的资金。你可以试着举出,高通量到底找到了什么里程碑式的发
现。反正我孤陋寡闻,不记得有什么。
首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
候,基本是中晚期了,高通量不高
通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
的问题。
第四,你怎么知道你的通量足够大,包括你要找的关键信息?比如,你做基因组,
transcriptome,就够了?你怎么知道你不用看蛋白组,看看蛋白修饰什么的?
最后,就目前来看,高通量的产出和投入简直不成正比。那点产出,多数时候还是
confirm以前的知识或者产生一些似是而非的结果,hard to make sense。而投入很大
,挤占了很多小实验室的资金。你可以试着举出,高通量到底找到了什么里程碑式的发
现。反正我孤陋寡闻,不记得有什么。
y*i
5 楼
你还是把错别字改了以后再来评论中国人吧。
l*e
6 楼
你抱怨的原因,在于对高通量期望太高。
这东西,
当你确定自己要看一堆东西(比如一系列RNA)的时候,是很有用的。
当你确定自己要看很少东西的时候,是完全没用的。
当你完全不知道要看什么的时候,有可能是有用的。
简言之,你把这个当作一种普通分子生物学实验方法来看待,就没有问题了。
这东西,
当你确定自己要看一堆东西(比如一系列RNA)的时候,是很有用的。
当你确定自己要看很少东西的时候,是完全没用的。
当你完全不知道要看什么的时候,有可能是有用的。
简言之,你把这个当作一种普通分子生物学实验方法来看待,就没有问题了。
f*i
7 楼
能,去年的small business活动我就用了biz卡,成功拿到25
b*k
9 楼
low input, high throughput, no output 好像是Sydney Brenner说的。。
【在 T****i 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
【在 T****i 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
t*b
16 楼
基本上大部分生物技术方面都有一些问题,要理解它们的局限性,这是其一。第二,任
何技术都是用来解决一些具体问题的,你的技术要适合具体的问题。第三,方法是死的
,人是活的,如果你觉得这个技术的局限性影响你解决具体问题,那可以尝试改进技术
。
技术非常重要,但是只有跟实际问题结合的技术才能体现它的重要性。
【在 T****i 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
T*u
18 楼
技术只是解决问题的手段
没有技术是万能的。
Highseq不只是有RNASeq
【在 T****i 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
没有技术是万能的。
Highseq不只是有RNASeq
【在 T****i 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
W*o
19 楼
难道低通量的东西能更好的分辨出cause and effect?
【在 T****i 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
【在 T****i 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
r*l
20 楼
deep-sequencing的数据质量比microarray好多了。做为新技术,成果和贡献的出现要
一个过程。
最近不少用deep-sequencing做出的有趣发现,比如这个:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24106303。
一个过程。
最近不少用deep-sequencing做出的有趣发现,比如这个:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24106303。
a*e
21 楼
其实只有 forward genetic screening才是真实的。 活活
c*e
24 楼
Can you talk more about "sensitivity" "noise" in your RNAseq?
What did you see?
【在 T****i 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 高通量肯定有用,但也有很大的问题。
: 首先大量的correlation,哪些是重要的,哪些不是重要的,在不知道机理的情况下,
: 很难分辨。比如,并不是变化越大的就越重要,有些大的变化可能就是bystander,不
: 起多大作用。还有比如信号传导,下游的变化往往会更大。而你如果不知道该信号通路
: ,你可能就走入歧途。而如果你知道,说明高通量没产生新知识。
: 其次,系统太敏感,noise的问题就很大。最近做nextgen seq,结果就很烦人。
: 第三,很多高通量实验只是在某个时间点取样,比如肿瘤基因组学,你能拿到肿瘤的时
: 候,基本是中晚期了,高通量不高
: 通量得到的都是effect,不是cause。即使primary cause 还在,要想从那么多变化里
: 找到,恐怕很难,原因还是第一点,下游的变化往往会更大。不过这个不是高通量独有
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