章張， 中國科學(xué)院北京基因組研究所“百人計劃”研究員，2007年獲中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所生物信息學(xué)博士學(xué)位，之后在美國耶魯大學(xué)、沙特阿卜杜拉國王科技大 學(xué)繼續(xù)從事生物信息學(xué)方面研究工作，2011年全職回國，2016年擔(dān)任中國科學(xué)院北京基因組研究所生命與健康大數(shù)據(jù)中心常務(wù)副主任，擔(dān)任中國遺傳學(xué)會生 物大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會副主任、基因組學(xué)專業(yè)委員會委員，是首位入選國際生物審編學(xué)會（International Society for Biocuration）執(zhí)行委員會的中國學(xué)者。
隨著高通量測序技術(shù)的飛速發(fā)展以及海量組學(xué)數(shù)據(jù)的快速激增，生物信息學(xué)成為生命科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展最為迅猛的學(xué)科之一。生物信息學(xué) （Bioinformatics）集成數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算機科學(xué)等多學(xué)科方法揭示海量生物大數(shù)據(jù)內(nèi)的規(guī)律和奧秘，因此，生物信息學(xué)的核心可以說是 如何實現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨學(xué)科的融合并以此解決生物學(xué)問題。近幾年，生物信息學(xué)迅猛發(fā)展，研究領(lǐng)域、應(yīng)用范圍更加廣闊，但在高速發(fā)展中難免會出現(xiàn)一些弊端和瓶 頸，結(jié)合本人研究方向，個人認為有以下三個問題以供各位專家和同學(xué)共同探討。
第一、生物信息學(xué)難于將不同專業(yè)領(lǐng)域完美融合于一體。對 于單個個體來說，很難達到所有學(xué)科的精通。生命（或信息）科學(xué)領(lǐng)域的研究工作者在各自領(lǐng)域都是專家，但是在進行生物信息研究工作時仍需要學(xué)習(xí)信息（或 生命）科學(xué)領(lǐng)域等專業(yè)知識，且短時間內(nèi)難以掌握。較為理想的模式是建立生物信息學(xué)團隊，團隊中分工明確，各司其職，互相協(xié)作。目前，該模式已經(jīng)成為各大型 實驗室、高校、研究所和生物科技公司的主流。然而，近些年來隨著測序成本的斷崖式下降以及測序產(chǎn)出的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長，生物信息分析的要求越來越高，即 使是團隊作戰(zhàn)也開始暴露出弊端：團隊分析日益成熟的標(biāo)準(zhǔn)分析流程與更加精細的個體化需求難以達成一致，同質(zhì)化日益突出，團隊內(nèi)溝通日趨困難。
第二、自主搭建的生物信息分析平臺應(yīng)運而生，但隨著生物大數(shù)據(jù)時代的到來越來越難以支撐運營。首 先，計算存儲資源難以跟上數(shù)據(jù)增長的速度，且數(shù)據(jù)分析需求動態(tài)變化，因此資源難以得到合理的應(yīng)用；再次，因體制約束、人才短缺和培養(yǎng)費用高昂導(dǎo)致的人才隊 伍難以建立和維持，最后就是場地建設(shè)和維護、硬件設(shè)備軟件設(shè)備的更新?lián)Q代等導(dǎo)致運維成本大大提升。隨著國家對科研的投入加大，越來越來的研究機構(gòu)有意著手 搭建自己的生物信息分析云平臺，然而其弊端隨著平臺運行時間推移逐漸突出。因此，無論是科研機構(gòu)，還是企業(yè)公司，中小型規(guī)模的私有云平臺面臨一個困境，運 行則成本負擔(dān)不起，不運行則資源浪費。
第三、生物信息領(lǐng)域亟需建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系進行質(zhì)控研發(fā)和規(guī)范流程。面對同樣的一個研發(fā)工作，不同的研發(fā)團隊和個人會使用或開發(fā)出不同的代碼和規(guī)則，這樣很難用簡單的對錯去評估；另外，已經(jīng)完成的流程代碼在如此迅猛的發(fā)展大潮下也很難做到及時的更新與評估，相同類型的軟件質(zhì)量參差不齊且分析過程不透明，缺乏質(zhì)量控制和過程管理。
解決以上三個問題可能的途徑之一是搭建一個公共云平臺讓不同研究方向的專家大展身手，相互支持又相互獨立，構(gòu)建一套完善的研發(fā)規(guī)則與準(zhǔn)則，形成生物信息研 發(fā)交流生態(tài)系統(tǒng)，同時又將分散的資源進行整合并合理分配。然而，搭建這樣的公共云平臺需要匯集各學(xué)科專業(yè)的智慧、多年的項目累積和經(jīng)驗總結(jié)、龐大的團隊支 撐以及公開透明的平臺組織架構(gòu)?，F(xiàn)今，國內(nèi)外科研界和企業(yè)界已開發(fā)的云平臺有Galaxy、SevenBridges、百邁客云等。其中，百邁客云算 是國內(nèi)的典型代表，具有可操作化界面、簡便易上手、分析流程高度集成化等特點，內(nèi)嵌的分析流程經(jīng)歷過近萬項目的使用驗證。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，云平臺通過 網(wǎng)絡(luò)為用戶提供方便、隨時可獲取的計算資源，用戶無需添置、維護昂貴的用于大數(shù)據(jù)存儲與計算的高性能硬件資源，采用虛擬化技術(shù)可實現(xiàn)計算資源的快速擴展， 用戶可以根據(jù)自己的存儲分析需求，快速調(diào)整資源配置，經(jīng)濟靈活。百邁客云依據(jù)自己多年的生物信息分析優(yōu)勢，開發(fā)出完整高效的云平臺系統(tǒng)，及時迅速的版本更新以及敏捷開發(fā)Scrum迭代模式大大提高了生物信息開發(fā)的效率和規(guī)模，為生物信息發(fā)展提供了一套行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范流程。
千里之行，始于足下，緊跟“互聯(lián)網(wǎng)+”大潮流，我國科研機構(gòu)和科技企業(yè) 正在一步一步腳踏實地的創(chuàng)新性的變革著生命科學(xué)研究模式，在我國綜合國力大幅提升、生 命科學(xué)領(lǐng)域不斷發(fā)展的背景下，相信這場變革會在不久的將來發(fā)生在中華大地，譜寫出中國科技工作者和企業(yè)家們在生命科學(xué)領(lǐng)域新的篇章。
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