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标题: 【专题讨论贴】蛋白质组学研究工作该如何深入? [打印本页]

作者: seven7    时间: 2013-5-11 16:59     标题: 【专题讨论贴】蛋白质组学研究工作该如何深入?


蛋白质组学发展到今天,单凭双向电泳和质谱已经很难发高层次的文章了,工作需要深入。然而如何深入,从哪方面深入,运用什么实验方法深入,相信这些是困扰着像我一样的新手们的难题。 因此我真诚的邀请大家在这里畅所欲言,谈谈自己的高见。一个人的意见很可能会给其他群友重要的启示,毕竟这对我们来说是一个太重要的问题。

作者: zhenxin    时间: 2013-5-11 17:01

相关疾病:
肿瘤
2-D电泳找出差异点,质谱鉴定蛋白,皆针对结果而言。从蛋白质组反推到基因组,找出事物发生的原因应该是面临的主要工作,但现在觉得很多搞基因组的不愿意搞蛋白质组,搞蛋白质组的又不愿意搞基因组,再加上中间又多个表观遗传,所以经常是2头下衔接不上。
如肿瘤,大家知道,皆由突变引起。如果用蛋白质组学方法发现差异点,无外乎要么上调,要么下调,要么丢失,要么多一个或多几个。接下来就要检测RNA水平,那么QRT-PCR就要用上了。如果RNA和蛋白不一致,这就变成个很麻烦的事情。如果一致,那么再找DNA。如果RNA 与DNA不一致,还要分析更多原因。如:NMD以及表观遗传,诸如什么CpG island甲基化,5'UTR和3'UTR等非编码区的突变等等。当然还有蛋白之间和蛋白与DNA间相互作用的问题,这个就更复杂。比如你查到蛋白A的水平有变化,其实是由蛋白B的突变而导致的。还有更多的复杂机制。
反之,基因组学研究经常使用LoH,CGH, FISH等方法来找出差异的等位基因来分析肿瘤的诱因。
总之,我觉得蛋白质组要想发好文章,还是要回到基因水平上来阐明机制和机理。
个人愚见,水平有限。

作者: windy+++    时间: 2013-5-11 17:01


请教各位高手,从蛋白质组反推到基因组,现在一般采用什么技术和方法,请多多赐教啊

作者: @STAR@    时间: 2013-5-11 17:01


我博士准备做蛋白组,学校要求发SCI2.0毕业,不知道,做现在做2-DE能否发2.0的文章了?所以想请教大家蛋白组做到什么样程度才能发高档次文章

作者: any333    时间: 2013-5-11 17:02

作DIGE发2.0应该没什么问题。觉得好像上个质谱就能弄个proteomics.作蛋白质组很幸运了,如果你做分子生物学,细胞生物学,拼死拼活累3年下来,工作做了不少,要拿到能发生文章的有用数据很难。我想起以前我老板说的话,说干分子生物学的与做2-D上质谱这种相比,想说一句话太难了。
作者: seven7    时间: 2013-5-11 17:02



QUOTE:
原帖由 any333 于 2013-5-11 17:02 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')
作DIGE发2.0应该没什么问题。觉得好像上个质谱就能弄个proteomics.作蛋白质组很幸运了,如果你做分子生物学,细胞生物学,拼死拼活累3年下来,工作做了不少,要拿到能发生文章的有用数据很难。我想起以前我老板说的话,说干分子 ...


您的话给了我很大启发,这里我有一个问题,用质谱的方法得到了蛋白的序列后一定可以找到编码这个蛋白的基因序列吗,或者mRNA序列。如果能有基因的序列,那么把工作引入分子水平不是难事。另外,如果基因组和蛋白组一起做的话,很有可能会出现蛋白的表达量与mRNA不一致的现象,我曾经见过这样的文章。我想这应该是正常现象吧,就是传说中的转录后调控,一位作者在他MCP的文章中也是这样说的。

作者: mimili_901    时间: 2013-5-11 17:03


其实这个问题很早就存在了,但是对于2DE技术加上非常好的染色方法和样品处理过程,相信会有很好的结果的。这一点就需要研究设计时一定要严谨和完善。不过这个方法本身也存在缺限,这个没有办法的。相信会随着技术发展有所进步的!

作者: wmp1234    时间: 2013-5-11 17:03


做完了银染2-D, 做了分析后,找出了差异点,也做了质谱鉴定。现在应该是要做western验证2-D 的结果吧?但是有人说买抗体很贵,应该先用rt-PCR看看是不是真的有差异,然后再买抗体,也就是说2-D结果不一定准确。不知道是不是该这样呢?万一是由于mRNA和蛋白水平表达不同而造成rt-pcr与2-d结果不符?

作者: remenb    时间: 2013-5-11 17:03


good discussion, Thanks a lot!!
Here is my point of view, proteomics per se is just a method, that's it, and to be honest, it is not that mature at all, so that's why proteomics itself becomes a hot area for research. Biological validation of your proteomics data like RT-PCR, western, or even genomics surely is important for the discovery of the underlying biological mechanism, but don't forget proteomics is not just 2DE/2DLC coupled with MS identification, it can go much far beyond that. Proteomics for PTM, interactomics, proteomics target on specific organelle or protein complex, membrane proteomics, even topology for single protein, they all add more information for unveiling the biological mechanisms.....so my point is, if you want to do something 'deep' base on proteomics, you can
1 use conventional methods to validate your hypotheses derived from you proteomics data or
2 use new or more 'targeted' proteomics techniques to investigate the proteome further
3, if you are an engineer, develop a new proteomics workflow for a specific type of biological question/sample

作者: 66小飞侠    时间: 2013-5-11 17:04


I agree with remenb,many people think proteomcis is just 2-DE+MS/MS, which may explain why we are discussing the question here. protein as the major function executor in a cell, It is the most important step to explain how gene regulate or determine phenotype.

作者: 33号    时间: 2013-5-11 17:04

蛋白质组的研究手段现阶段主要还是双向电泳,而双向电泳说到底仅仅就是个技术,无论做多深,无非就是把技术做的好一些。每年硕士博士一毕业,得到的双向电泳数据一大堆,可有用的又有几个?
组学到底给我们带来了什么?仅仅就是一个概念、一种技术加上一大堆越来越多的不知道意义的数据?
我的 God!

作者: remenb    时间: 2013-5-11 17:05


Well, if trained well, an undergraduate or a technician can do 2DE or 2DLC quite well just like you can, but what's essential is the data mining, hypotheses establishment and validation, from which you draw important biological conclusions, and that's what a Ph.D or postdoc about.

作者: NBA    时间: 2013-5-11 17:06


还是可以深入的
如果你得到很多差一点
那么可以使用通路分析软件,分析
是那个通路在其中有重要作用,就如基因芯片一样
如果点少,这种情况多,就看那些点变化最明显
在看文献,就能找到与他相关的东西,或许就有些有价值的东西

作者: 冰儿0109    时间: 2013-5-11 17:06


作蛋白质组学一定可以发SCI吗,我做蛋白质磷酸化的鉴定可以发什么样的文章呢?另外,请教proteomics的影响因子是多少?还有哪里作蛋白质磷酸化鉴定比较好,价钱公道!!谢谢

作者: fsdd817    时间: 2013-5-11 17:07

一些蛋白质组学相关的SCI收录杂志:
PROTEOMICS IF: 5.483
rapid communications in mass spectrometry 2.75 (这个期刊审稿特别快,一个月基本上就有结果了,快的时候一两周就有回音)
analytical chemistry 5.45 (这个期刊偏重于新技术新方法)
Journal of Proteome Research IF 6.917 (这个期刊偏重于新技术新方法)
Molecular & Cellular Proteomics IF 9.624 (这个期刊偏重于生物学意义)
BBA-PROTEINS PROTEOM 3.311
COMP BIOCHEM PHYS D (无) Immediacy Index: 0.80. IF估计在4-5。
EXPERT REV PROTEOMIC 2.991
Electrophoresis 4
BBA protein and proteomics 2.1

作者: windy+++    时间: 2013-5-11 17:07


相关疾病:
肿瘤
总之,我认为对基因和蛋白的研究
要基于解决临床问题。其实,要是没有肿瘤没有疾病的话,咱做什么信号通路是没有饭吃的。所以做实验真的不要苛求什么通路,什么相互作用,谁磷酸了谁,只要能够真的对解决实际问题有帮助,那才是真正的研究。
呵呵,研究疾病是为了世界上没有疾病,没了疾病,也就没了疾病的研究。

作者: biabiade    时间: 2013-5-11 17:07



QUOTE:
原帖由 fsdd817 于 2013-5-11 17:07 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')
一些蛋白质组学相关的SCI收录杂志:
PROTEOMICS IF: 5.483
rapid communications in mass spectrometry 2.75 (这个期刊审稿特别快,一个月基本上就有结果了,快的时候一两周就有回音)
analytical chemistry 5.45 (这个期刊 ...

这些东西在哪里查呀,Molecular & Cellular Proteomics IF 9.624 有这么高吗?和我查得不太一样呢
作者: glass    时间: 2013-5-11 17:08

有人把蛋白质组学分为三大块:
1. expression proteomics
2. function proteomics
3. structure proteomics
目前大多数人处在第一块,也就是最基础的那一块,而且多数是2-DE+MS。这部分可能越来越多地成为类似Microarray这样的工具,当然,发现基因、与代谢组学联系等等是很重要的。第二块是目前一些基础较好的实验室正在进行的工作。可以解释很多复杂生物学过程,是传统的功能基因组学所不能代替的。第三块则需要昂贵的仪器以及生物数学模拟等关键技术,只有少数实验室在进行。还有systems biology也离不开proteomics

作者: yhz1973    时间: 2013-5-11 17:08

相关疾病:
肿瘤
看见这个帖子,还是想讨论一下。
有个困惑的问题:假设是肿瘤,在得到2-DE的数据以后,如果发现有spots的变化,那么如何用充足的数据来证明这个变化是与肿瘤相关的?这应该是2-DE之后最先需要阐明的问题,是否筛查正常人的pool就可以说明问题呢?还是需要进一步的功能研究?望不吝赐教。

作者: NBA    时间: 2013-5-11 17:09


需要前人的文献
我发现了一些点
做到了一些有意义的东西
发现了一些新的功能
我觉得看与点有关的文献
非常重要
蛋白质组只不过是一个工具

作者: vvmmoy    时间: 2013-5-11 17:09


感触颇深,可能还要用生物信息学来进行分析。我的方向也和这很有关,我师兄已纯化几个活性蛋白,未用2D,是HPlC,已送做MS,可能是新的东西,请教各位前辈,我想研究它的晶体结构,可行吗。谢谢!

作者: 土坷垃    时间: 2013-5-11 17:10


本人是新手,刚刚接触蛋白质组学的东西,想利用蛋白质组的技术寻找到差异蛋白后,确定几个感兴趣的蛋白,在细胞水平做一点功能相关的工作,不知这样的思路可不可行

作者: skytree    时间: 2013-5-11 17:10


现在觉得很多搞基因组的不愿意搞蛋白质组,搞蛋白质组的又不愿意搞基因组
很同意tiger22战友的这句话。

作者: TAT    时间: 2013-5-11 17:10


本人通过2-DE+MS找出了几个差异蛋白,正准备进一步研究其功能,学习了。

作者: BUK    时间: 2013-5-11 17:11

质谱分析得出的差异蛋白,有已知的,也应该有未知的,然后可以研究未知蛋白的一级结构,再怎样研究其功能呢?请各位赐教!
作者: BUK    时间: 2013-5-11 17:11



QUOTE:
原帖由 TAT 于 2013-5-11 17:10 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')

本人通过2-DE+MS找出了几个差异蛋白,正准备进一步研究其功能,学习了。

请问下一步怎么研究功能呢?多谢!
作者: jujuba    时间: 2013-5-11 17:12


我想请教大家一个问题:想用质谱鉴定某个膜蛋白,如何有效将膜蛋白从细胞膜上裂解下来?如何提高膜蛋白的提取量?

谢谢了

作者: 云端ing    时间: 2013-5-11 17:12


敬爱的众位前辈们,一直想请教大家:双向电泳的重复性不是很好,大分子蛋白和疏水蛋白很难得到,蛋白显影灵敏度很低均不能体现样品中蛋白含量的真实差异,很多有用的蛋白几乎都不能检测出来(特别是一些重要的修饰和调节蛋白都是极微量的),做双向电泳、质谱工作只能得到那些几乎用处不大的蛋白或已经没有研究价值的蛋白,研究差异蛋白质组学的处理方式就是哪几种,把个植物弄的死去活来,我们做这些费力不讨好的工作目的到底是什么呢?我知道自己很浅薄无知,一直弄不明白这些道理,目前很受打击,很迷茫!请各位前辈们指点迷津吧!谢谢!

作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:13

相关疾病:

肿瘤

谁说肿瘤都是突变引起的?有几个病人都是天生的有突变致癌基因的?
蛋白组为啥就必须追述到基因组阐明原因的?


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2-D电泳找出差异点,质谱鉴定蛋白,皆针对结果而言。从蛋白质组反推到基因组,找出事物发生的原因应该是面临的主要工作,但现在觉得很多搞基因组的不愿意搞蛋白质组,搞蛋白质组的又不愿意搞基因组,再加上中间又多个表观遗传,所以经常是2头下衔接不上。
如肿瘤,大家知道,皆由突变引起。如果用蛋白质组学方法发现差异点,无外乎要么上调,要么下调,要么丢失,要么多一个或多几个。接下来就要检测RNA水平,那么QRT-PCR就要用上了。如果RNA和蛋白不一致,这就变成个很麻烦的事情。如果一致,那么再找DNA。如果RNA 与DNA不一致,还要分析更多原因。如:NMD以及表观遗传,诸如什么CpG island甲基化,5'UTR和3'UTR等非编码区的突变等等。当然还有蛋白之间和蛋白与DNA间相互作用的问题,这个就更复杂。比如你查到蛋白A的水平有变化,其实是由蛋白B的突变而导致的。还有更多的复杂机制。
反之,基因组学研究经常使用LoH,CGH, FISH等方法来找出差异的等位基因来分析肿瘤的诱因。
总之,我觉得蛋白质组要想发好文章,还是要回到基因水平上来阐明机制和机理。
个人愚见,水平有限。
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:13


rt-PCR 如果有仪器算便宜的吧,
有一个哥们发现了差异,一共买了12种一抗,就验证出来了一个,老板说你真幸运....
不过相比较,你如果能买得起质谱,又养得起质谱,买12个抗体也小意思了吧....
不过之后再买几只基因敲除的老鼠,
然后再起早贪黑的克隆出蛋白质,纯化出来,做出结构,
然后再反推这样的结构能够引起那些相互作用的蛋白质的调控!
恩,然后你就可以去投science了,或者发现你开始发现的差异压根就不靠谱,或者十年以后被别人证明你的东西是错误的,不过这个时候也基本快退休了,或者成为院士但是又弄了一身负面新闻....
恩,这就是做生命科学的人的一种命运

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做完了银染2-D, 做了分析后,找出了差异点,也做了质谱鉴定。现在应该是要做western验证2-D 的结果吧?但是有人说买抗体很贵,应该先用rt-PCR看看是不是真的有差异,然后再买抗体,也就是说2-D结果不一定准确。不知道是不是该这样呢?万一是由于mRNA和蛋白水平表达不同而造成rt-pcr与2-d结果不符?
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:14


看来大哥在蛋白界混了很久了,呵呵,说的有道理,
的确,我们这里所说的蛋白质组不过是冰山一角,可能连第一个层次都无法完全触及!

既然,大哥先起了头,我也来这里发发牢骚...

经常有人说,我是做蛋白组学的,呵呵,好吓人的称呼,小弟愚笨,问一句“啥叫组学,加ome的都是组学的内容?”那家里蹲大学的是不是也可以研究homics呢?(不认识homics吧,呵呵,就是为了让大家不认识,h ome,明白了?)

不管怎样,蛋白组就是一个概念,是一个工具,你如果是化学/物理学的大牛,可以去说自己做蛋白组的,开发新的方法,用其他的学科去发掘这个新领域!

否则,我们最好踏实一点说自己是研究某种特定功能或者现象的,使用到了组学方法,但是组学就很大程度上是概率事件,那么怎么验证,你的证据何在?
记得一个大牛的门户上写着
Do not do fasionable research!

不知道这个比喻是否恰当,现在掀起的争相蛋白组的情景,就像是全国人追阿甘一样,阿甘那么跑对你的意义真有那么大么?估计赚了最大便宜的是那些借助这个活动发财的公司吧(agilent,thermo....)

大家手里的实验经费都是国家从那些农民工,从那些老一辈人嘴里手里抠出来的,我们大部分人也是工薪阶级的孩子,这些钱被我们这样稀里糊涂的用,大家心安么?

劝大家有朝一日成为老板,或者即将成为老板,还是踏踏实实的做一点实验,发现一点对民众有用的东西,别光想着赶时髦,所有的审稿人都不是傻子,你真发现一点东西,不会因为你用的技术比较老就不相信你的,nature上面经常有通篇是克隆,western的文章啊,用流行的话说,那种人发的不是文章,是寂寞,能耐得住寂寞常年做western不多了....

看了这些,估计是砖头乱飞了....


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有人把蛋白质组学分为三大块:
1. expression proteomics
2. function proteomics
3. structure proteomics
目前大多数人处在第一块,也就是最基础的那一块,而且多数是2-DE+MS。这部分可能越来越多地成为类似Microarray这样的工具,当然,发现基因、与代谢组***系等等是很重要的。第二块是目前一些基础较好的实验室正在进行的工作。可以解释很多复杂生物学过程,是传统的功能基因组学所不能代替的。第三块则需要昂贵的仪器以及生物数学模拟等关键技术,只有少数实验室在进行。还有systems biology也离不开proteomics
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:14

如果你师兄都纯化出来了,那你算捡了一个大便宜,恭喜你了!
不管是不是新东西,只要这个蛋白质结构未知就可以搞,why not?
说实话,做结晶现在多半也是运气,你找个运气好的技术员干就行了,
现在都有机械手,花钱买现成的screen kit,你是新人,测试那部分基本就是让你看就行了,
然后你就在电脑前玩软件就好了
前体是你老板有条件方便做衍射...
Do it!


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感触颇深,可能还要用生物信息学来进行分析。我的方向也和这很有关,我师兄已纯化几个活性蛋白,未用2D,是HPlC,已送做MS,可能是新的东西,请教各位前辈,我想研究它的晶体结构,可行吗。谢谢!
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:15


完全可行,不过最好放弃所有的节假日,还有问你老板有没有足够的钱,
否则你只能做梦想想了


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本人是新手,刚刚接触蛋白质组学的东西,想利用蛋白质组的技术寻找到差异蛋白后,确定几个感兴趣的蛋白,在细胞水平做一点功能相关的工作,不知这样的思路可不可行
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:15


呵呵,天真的孩子,
回家好好看看质谱的离子化原理,然后再调研一下该蛋白的表达量,
这个设计到方法学研究,你手头如果没有质谱让你天天玩,你还是别浪费时间了...

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我想请教大家一个问题:想用质谱鉴定某个膜蛋白,如何有效将膜蛋白从细胞膜上裂解下来?如何提高膜蛋白的提取量?

谢谢了
作者: pencil菲    时间: 2013-5-11 17:16


相关疾病:

心房颤动

扯淡。蛋白质组的东西要做到基因水平上,还要细胞生物学和生物信息学干什么?transcriptome到proteome之间存在转录后调控和翻译后修饰,这两个东西目前研究的不怎么清楚,从转录组到蛋白质组之间的关系怎么能解释清楚?

蛋白质组的东西要做的深,一定要做功能。没有功能上不去。
Proteomic characterization of the human centrosome by protein correlation profiling, cuturl('www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14654843'),这篇文章其实他们01年就做完蛋白质组了,说是鉴定了500多个疑似Centrosome蛋白质,开会的时候我老板就问了一个问题:有多少个确实是centrosomal proteins? 结果这帮人就没话了。后来一方面是通过生物信息学作了个简单的算法,然后通过实验验证了十几个蛋白质。这才上的Nature。

从蛋白质组反推到基因组是件愚蠢的事情。你讲的突变?你知道多少突变是同义的,多少突变是非同义的?我们统计的结果是,1200万个SNP中,只有9万个非同义的SNP。你可以说SNP不能完全代表突变,那HGMD里面现在也就9万个左右的突变。而且,很多疾病里其实没有多少非同义的突变。例如心房颤动,基本上找不到非同义的突变。如果突变不改变蛋白质的序列,你怎么把蛋白质组反推回基因组?那不真的是扯淡了?

蛋白质组就是个技术,关键是要解决什么问题。单靠蛋白质组现在很难解决多少问题了。功能,没有功能,啥都没有。


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2-D电泳找出差异点,质谱鉴定蛋白,皆针对结果而言。从蛋白质组反推到基因组,找出事物发生的原因应该是面临的主要工作,但现在觉得很多搞基因组的不愿意搞蛋白质组,搞蛋白质组的又不愿意搞基因组,再加上中间又多个表观遗传,所以经常是2头下衔接不上。
如肿瘤,大家知道,皆由突变引起。如果用蛋白质组学方法发现差异点,无外乎要么上调,要么下调,要么丢失,要么多一个或多几个。接下来就要检测RNA水平,那么QRT-PCR就要用上了。如果RNA和蛋白不一致,这就变成个很麻烦的事情。如果一致,那么再找DNA。如果RNA 与DNA不一致,还要分析更多原因。如:NMD以及表观遗传,诸如什么CpG island甲基化,5'UTR和3'UTR等非编码区的突变等等。当然还有蛋白之间和蛋白与DNA间相互作用的问题,这个就更复杂。比如你查到蛋白A的水平有变化,其实是由蛋白B的突变而导致的。还有更多的复杂机制。
反之,基因组学研究经常使用LoH,CGH, FISH等方法来找出差异的等位基因来分析肿瘤的诱因。
总之,我觉得蛋白质组要想发好文章,还是要回到基因水平上来阐明机制和机理。
个人愚见,水平有限。
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:17



QUOTE:
原帖由 pencil菲 于 2013-5-11 17:16 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')

相关疾病:

心房颤动

扯淡。蛋白质组的东西要做到基因水平上,还要细胞生物学和生物信息学干什么?transcriptome到proteome之间存在转录后调控和翻译后修饰,这两个东西目前研究的不怎么清楚,从转录组到蛋白质组之间的关系 ...

算不上扯淡吧,做蛋白组尤其是差异谱的人,发现了表达差异,为啥不能研究基因?如果是表达量的差异,去检测一下mRNA水平有何不可?mRNA水平有差异,检测一下相关的启动子什么的,难道不合理么?

蛋白质组有shotgun,他本身也有点像一把鸟枪,打中了鸟总要看看为什么打中和打中的什么鸟吧,他就是一个发现的工具,细胞生物学的实验,生物信息的分析必不可少,但是又不用分析的那么明确。

您拿出2003年Mann他们组的文章说话,有点不厚道,人家作为大牛在nature上面灌水,毕竟还不是纯水,还是给大家希望的。您的老板问有多少是真的,我要反问,您能说有多少是假的?这个问题,不是短期内能解决的,对吧,实验原理所限。而且您也说了,后来人家通过实验验证了十几个,验证完了,人家勉强上的Nature,您好好做的文章上的又是哪里呢?
您如果也是做蛋白组的,您自己能验证多少是真的呢?而且那些不能验证的一定就不是么? 蛋白组的意义在于,让我们在十万的蛋白中缩小了范围,大海捞针总体上有了点方向,这方面是积极的啊!不否认有漏网之鱼。如果能验证的发表出来还是有意义的,人家组里没钱,做不了功能你不能逼着人家做啊,做功能需要大量积累的。再说了您举出同义突变这种问题也太基础了吧,做基因的人,大体上还是会去翻译一下的啊。

毕竟Mann他们组之后发布了很多新方法,都在逐步提高命中率和准确度,从这点来讲他们还是值得尊敬的。

pencil菲如果还觉得不爽,您大可以亮出您老板的组,大家拜读一下你老板的高论啊!

作者: popo520    时间: 2013-5-11 17:19

第一,赞,写得非常的好;第二,不用那么客套,本来就是来拍砖或者挨拍的,“您”来“您”去的就免了;第三,出来混的,不用把老板摆出来。大家讲道理就行,要是拿什么非科学的东西来压人,我历来不做这种事情,你也历来不会服,对吧?第四,就是我得拍你了。

你做蛋白质组发现有表达差异,再去检测一下mRNA的水平...这叫脱了裤子***。费那些事干啥?直接做芯片看表达不就完了?蛋白质组的差异,跟mRNA的差异绝大多数情况下是没什么关系的。当然了,硬扯是可以的,假如真的有关系,那么,转录后调控和翻译后修饰跑哪里去了?不考虑了?也行啊,反正糊一糊文章还是可以发的。

第二点说的好,但其实不对。我说Mann你觉得我不厚道,我说小Gygi,这回厚道吧?gygi的文章,从开始的hela cell的PNAS开始,闪亮登场,你有没有发现,绝大多数纯蛋白质组的文章,是PNAS到顶的?他发的Nature Biotechnology,有几篇不是生物信息学的?他去年还是前年那篇ATM的Science,不搞个实验能上去?蛋白质组做来做去,国内最强,做到MCP,国外最强,做到PNAS。要再往上,要么玩计算,要么玩功能。

第三点,扯淡。那篇文章站在蛋白质组的角度,是灌水。但是Nigg可是一直做centrosome的。这篇文章成功的捍卫了nigg作为中心体第一人的江湖地位。

第四,拍你砖的,就一定得是做蛋白质组的?蛋白质组有什么用,这谁都知道,就甭科普了。做不了功能?做不了功能你不能去找人合作啊?21世纪什么最重要?合作,团队精神。做科研的,思维不能太狭隘,你知道你能做什么,没有什么了不起,你更应该知道的是,你做不了什么,然后,想办法去做得了,而不是虚弱的掩饰自己的无能。

Mann做得非常好,但是只要是人,总有可以拍的机会,对不对?这叫,尊敬你,佩服你,还是照拍不误。

亮招牌就算了。还是就学术论学术,搞那些非科学的东西一点意思都没有。

作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:19


马甲也出来了,
重申一遍,蛋白组只是一种方法,是用来找突破口的,找到差异转回去看mRNA的差异有什么错?而且,有多少实验室是完全具备大规模芯片筛选条件的?有了差异就必须是转录后调控和翻译后修饰?有多少蛋白是有翻译后修饰的?
本来实验的结果是客观的,被这些先入为主的人一筛选全成了主观的了!!
做蛋白组的每年投nature,science的不少,来了基本被毙,为啥?大多数审稿对结果的确定性持怀疑态度!
我不是想替谁辩护,这些人的工作不是我的领域,不过是几年前蛋白组很热的时候跟风,对于一些大牛还经常留意,毕竟这些大牛的新思想还是可以移植的。

我只是想要让还在追蛋白组风的人冷静一下,考虑一下你用的这个“时髦”方法到底合适不合适,你发表的结果是不是可靠的?就像是医生,你虽然用的是最好的仪器,想给人看好病,可是没有对症下药,病人没治好,你还是要负责的。

我想坛子里面也有很多被那些所谓的蛋白组的方法得到的结论害的很惨的也!
现在的问题是,做蛋白组的有几个把方法学全搞明白了?
人家用二维电泳,咱就用,人家说DIGE好,咱就买,人家改天又说二维色谱了,咱再去追,
HPLC了,转头就上UPLC,有必要么?
玩质谱就牛?
qqq就一定要比trap准?为啥要用maldi不能用seldi?

在发文章领域基本还是公平的,引用数在那里摆着,你也说了,国内最牛上MCP(里面是不是有某学霸的作用,不得而知),国外最牛上PNAS,为啥再往高分的很难上?理由很明显,大家不认可,别人难重复。
既然这个方法是这个状态,我们拿到了结果又该如何对待?还是塌下心来,确认你的结果,至少别人能重复了,回来还能引用你的不是?

当然最好是像龙舞说的去做功能!但是,找过合作的同志心里应该都明白,***,有几个真心愿意跟你合作的?龙舞,咱凭心而论,***的,别打你老板的招牌你自己出去联系几个合作的,有几个人理你?要合作好,要么把钱拿来,要么把第一作者让出来?做功能,离体的细胞咱还能咬咬牙,到了基因缺陷的老鼠这个级别,一般的实验室,你发了文章人家能相信你?好,那咱必须得合作了,但是一个缺陷型老鼠也不能白给你啊(何况能验证到老鼠,还是正确的结论已经凤毛麟角了)。

但是这个社会的确是合作的社会,但是也有狭隘的合作,丫的必须找到人跟我合作才发文章,***,说白了这种思想还不是为了一己的私利,要第一作者,要影响因子么?你如果找不到合作者或者被合作者刁难,还不如索性把文章投一个影响因子稍微低一点的杂志,但是一定是肯定的结果,只要能重复,自然会有别人来延续。这样对于这个科学界也是一种合作,这样省下你沽名钓誉的心来为大家做点实事。

我的结论是,大家有组学的思想没错,有了新发现,不要盲目好大喜功,更不能先入为主的认为你的东西一定是对的,否则客观的结果最后都被主观过滤了。针对你研究的问题,用不同性质的方法加以验证(比如一个经典问题,看到一个完美的色谱峰能否说明那就是一个纯化合物?),而且要加以重复(一般而言对蛋白组学结果重复几次?),给你的读者一个确定的结果。这就是蛋白组学的深入的方向,不是为了影响因子,搞点虚头八脑的功能来深入你的影响因子,要脚踏实地的做。(也许我理解错了,这个讨论就是来说怎么深入影响因子的,那我道歉,搅了大家眼前的一片光明,对不起啊)

不过对于龙舞这样愤青似地鄙视一切,我实在搞不懂不知道你想说啥!见到一件事情就想抬一杠?虽然你组里有几个牛人,几个学霸,但是他们是他们,狐假虎威没必要吧!学点他们的真本事,这种痞子气没必要学的这么认真!见不得某些老板,做点成绩出来以为自己了不起,天天张口脏话,有啥意思呢?人都做不好,还搞什么学术呢?有些人成了长江学者,成了院士就了不起,目中无人,其实自己整的跟暴发户似地。人家诺奖的对人还平易近人的呢,你有啥了不起?

作者: jude    时间: 2013-5-11 17:20



QUOTE:
原帖由 plaa 于 2013-5-11 17:19 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')

马甲也出来了,
重申一遍,蛋白组只是一种方法,是用来找突破口的,找到差异转回去看mRNA的差异有什么错?而且,有多少实验室是完全具备大规模芯片筛选条件的?有了差异就必须是转录后调控和翻译后修饰?有多少蛋白是有翻译后修饰的 ...

...我看了半天,有件事情搞不懂,你是在拍我啊,还是在支持我?你要拍我,就使劲拍,你要支持我,可以放在心上默默地支持撒。大家现在要看的是:怎么拍人。

首先,我不是用马甲上来。lylover这个账号老早就有了,后来是我家老婆不爽,才改成龙五的。lylover这个账号很少用了,但是因为偶尔有信,所以偶尔来看看。你要拍人,得搞清楚是不是能拍到人家心服口服,你说没事干,你拍这一点是不是很失败?

其他你biaji了半天的东西,我看了半天,这不就是我说的东西?你再转述一遍?

另外,有些情况你如果不清楚的话,不要乱讲。第一,所有我发的文章,只要我是主要作者,不管第一还是通讯,idea一定是我的。是的,我第一篇文章的idea就是我自己的。出来混靠老板没意思,做人要靠自己。第二,我老板对我的评价是:包工头。***头上司对我的评价是:第一个把MBA的原则用于科研的。你能理解吧?咱基础比较差,能力也差,学了几年,没学会什么东西,就学会一个:知道什么东西可以做(不稀奇),知道怎么做(也不稀奇),知道要哪些人才能搞定(也不稀奇),并且,历来都是我自己亲自搞定合作队伍,然后一定可以搞定(有点稀奇吧)。简而言之,你觉得简单的东西,我可能都不会。你讲了半天,什么真正的合作很困难啊,之类的,是我最强的一项。

最后,没有什么人了不起。当然了,如果连情况都搞不清楚,就认为对方是愤青,认为别人是靠着老板混饭吃的,认为"几个学霸"之类的,肯定不能够了不起。

作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:21

之所以发出上面的一些言论,是源于最近听到以前的师弟师妹抱怨没有仪器,最后回去一问是大家都挤最新的仪器,发现几年前的一台质谱居然被冷落在一边,想当年它也是风光无限好啊!
一个朋友说他还在愁今年的经费,是啊,这个年月朱门酒肉臭......中国的学术不过是政治的延伸,你不做学术政客,很难很难...

今天来院子里面不断询问的大概也都来自于一些经费一般的组,估计不会都是973,十一五的强组,其实大家的问题大概都很简单,有限的金钱怎么才能做更多的事情,怎么才能做得好!

自己以前做过一段蛋白组,但是现在距离蛋白组也比较远,只是曾经为了叩开某牛的大门,追踪过一段时间,但是跳出这个圈子,反而觉得轻松很多,感觉比以前更清楚了。在此说一些感受希望后来人能少走点弯路。也希望抛砖引玉,引出一切内行专业人士的真知灼见。
一路走来看过实验室没钱的时候,也看过实验室有钱的时候,也去过几家发MCP的牛实验室,其实感觉变化不大,记得当年有一个外国兄弟跟我私下说,“我很羡慕你们的仪器,不过结果就不太羡慕了”,我们要的不是仪器,是big head。
想想的确是,我们经常牛刀杀鸡,结果还不一定比人家杀的漂亮,惭愧!究其原因,还是近年来国家像暴发户一样的设立新基金新项目,有些老板脑袋一热大手笔花钱,而技术员和经验的积累远远跟不上仪器的更新速度,导致很多实验成了半成品。
半成品的实验最后导致了更多虚假的结果,蒲先生几个月前的快刀斩乱麻赢得了一片喝彩,然而这背后是不是有点凄凉呢?

水了半天,转回正题,自然科学离不开两个词,发明和发现。组学也不例外,想深入做,也是两个突破口,一个是以组学为研究对象的发明,包括
1.数学,计算方法学的开发,新算法去除噪音,提高命中率和覆盖率,大规模的数据挖掘(很多算法的开发者是物理背景的,想玩的就换到linux系统,那里有很多讨论)
2.蛋白质定量方法,这是组学最难攻克的一点之一,想关注的去追踪Mann他们组的文章,希望大家能超越他们。
3.新的分离方法,包括色谱,电泳,质谱方法,以及高峰度蛋白的去除,低风度蛋白的浓缩等等
不过这里面大多是生物背景的,这个方向比较困难,不过蛋白定量的领域有一个方向是利用代谢通路进行选择性标记,可能是一个突破口。很多战友可能不重视这个方面,但是,你有一个可靠的方法以后很可能以后发很多大文章。有个例子,今年的新科院士尚先生,很多小牛质疑他为什么能发那么多高分文章,而且还是相同套路。其实我觉得这也是科学界的潜规则,高分的杂志喜欢有延续性的工作,而且会对第一个发现的人有某些偏袒,如果是你按照类似的方法再做一篇还真就不一定被那些杂志接受。有一份独门暗器还是行走江湖必备的。这也是想当院士的条件之一。

二是组学谱的解释(这部分可能是园子里面很多战友的方向),就像前面讨论的,锦上添花的方法是做功能。因此蛋白组学的方法在一定意义上成为了类似Y2H的一种筛选方法(想起当年有人跟我说,09年会给我看超过10w对的相互作用,09年都过了,还没看到哦!),所以这个方法往往需要其他不同性质的方法来加以验证。比如,现在很多杂志都不再信赖单纯的二维电泳再做质谱了,(前两三年还可以),都要求其他方法的验证。还有一个小问题设计到覆盖率,一个复杂样品做两次质谱扫描得到的蛋白质不一样,这个时候是应该把所有找到的加和,而不是找共有的集合,然后再比较的。当年记得有人说要随机重复7次才能达到所要求的覆盖率。(这个规律是有限制条件的,认真的人还是自己查查文献,我的电脑坏过一次,找不到了)还有就是设定的阈值适当的高一点,先找一些已经报道过蛋白,看你的实验是否有相似差异,如果能重复部分的结果,可以确认你的实验步骤没有问题,然后找一些极其显著的点,不要为了写一篇一鸣惊人的文章,找一些奇怪的点,最后骑虎难下只能作假了。而且,找到一系列蛋白之后,使用你们实验室经常研究的,毕竟要做很多western,用很多抗体,如果有可能还要敲除可能影响该蛋白的某些基因,加入抑制剂或者促进剂来研究该差异的改变机理。

才疏学浅,目前也只能做到这些了,有人说科学的路就是踩着尸体前行,上面的话大部分都是以前碰壁之后记住的,希望后面的人走好。

作者: idea2011    时间: 2013-5-11 17:21

我觉得我跟plaa站在一边
合作?何其难?想合作?行啊。老板的面子怎么样?够大不?能不能共同第一作者、通讯作者啊?被人找着来合作的人有几个缺钱啊?
找到差异蛋白点,怎么就不能检测mRNA水平的变化啊?如果结果一致说明调控可能是在转录水平,如果不一致说明调控环节可能在翻译环节或者蛋白的降解,无论确定在哪一个环节都是非常有意义的吧?
生物信息学分析?你有本事你就做吧。

作者: kuaizige    时间: 2013-5-11 17:22


相关疾病:
胃癌肝癌
首先不要拍马屁。其次,你的讲法太消极,要积极地想办法解决问题,抱怨是没有任何用处的。

好的仪器绝对的重要。但最重要的是人的idea。尚永丰做得好,是他问题选的好,做得也深,人家那叫本事。

你谈了半天,讲的三点,都是围绕技术来讲。当然喽,要是有这种想法,铁定是没有前途的。蛋白质组要做什么?蛋白质组要解决问题。每次都用相似的方法,能够解决不同的问题,这才是批量发文章,发好文章的策略。

举个假设的例子,我没做过。现在miRNA挺热的,一帮人做mRNA表达,看看是不是下调某些基因的表达,但是有研究表明,很多miRNA并不影响转录,而是在翻译层面起调控作用。你瞧瞧,转录后这不就出来了?可以做的事情,比如,wild-type和过表达某个miRNA,同时看mRNA的转录和蛋白质的差异表达。当然,后续的验证实验一定要做。这样的工作,档次就不低了。OK,你可以讲,这种文章人家发过了吧?没关系,换个组织,比如人家做胃癌,你就做肝癌,照样是好的工作。

另外,计算做到linux上,是绝对没有前途的。我们有经验,一般来说,Windows和Mac是最常见的,linux也就做计算的玩玩,非专业的是不用的。Windows一般是没钱的学生用,老板,尤其是大老板们,一律Mac。有个朋友去开细胞学的会议,说一眼望过去,全部都是大苹果。所以,计算一定要支持Win和Mac。我们就是做软件的,Linux版本的软件基本上没有人下载,Win和Mac下载的都比较多。

定量和分离都只是方法学的。方法学老做有什么意思?今天好一点,明天好一点。除非有特别大的突破,不然好文章是没戏了。做方法学,要么你像mann那样背景雄厚,要么你像Steven Gygi那样锐不可挡,不然基本上也就玩玩JPR, Analytical chemistry, proteomics;MCP基本上就不要去想了。

总结就是,多想想:Where is your question? 你的技术也好,方法也好,仪器也要,要围绕你的question来转,而不是反之。OK,怎么找到你的question?非常简单,第一步,别人用某方法做A,你就用该方法做B;第二步,建立在第一步的基础上,改进改进方法,再去做C。

作者: jude    时间: 2013-5-11 17:22



QUOTE:
原帖由 idea2011 于 2013-5-11 17:21 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')
我觉得我跟plaa站在一边
合作?何其难?想合作?行啊。老板的面子怎么样?够大不?能不能共同第一作者、通讯作者啊?被人找着来合作的人有几个缺钱啊?
找到差异蛋白点,怎么就不能检测mRNA水平的变化啊?如果结果一致说明调控可能是 ...

所以要想办法。你要找人合作,一定要找有所求的人。既不缺钱,也不缺文章的,什么都不缺的,最好交道都不要打,立马走人。因为你跟这样的人不叫合作,也合作不成。

大多数能合作,或者想合作的,要么是缺钱(这个好像还好,基本上都是不差钱的),要么是缺文章的(这个好像大家都缺,谁不缺几篇重量级文章呢?)

接下来,你就得想办法说服你的潜在合作者,跟你合作。说服工作包括两个部分:

第一,成果怎么分。最好办的就是签个合同,大家同意之后签字花押,事先讲清楚。这个不要指望老板。老板们永远是希望自己拿全部,别人喝西北风。所以,要做的事情很多,你得先说服自己老板,成果要分给别人一部分,当然老板要质疑你的决定,你得摆事实,讲道理,对不对?然后就是说服对方,他们只能拿一部分,当然也要讲道理,不能蛮干。

第二,就是你得把科学问题讲的超级清楚。要做什么事情?要解决什么问题?用到哪些方法,为什么合作是必须的?你做哪些工作,对方做哪些工作?为什么跟你合作是对方最好的选择?你必须让对方感觉到,你是他最好,也是唯一的选择,这才有可能合作。比如,对方文章一大把,就是MCP才一篇,你可以琢磨一个MCP及以上的idea,然后告诉她:你会反对再加一篇MCP吗?当然,对方也必须觉得,跟你合作,起码弄个MCP,琢磨一下,多一篇共第一作者的MCP,比第一作者的JPR两三篇好像还划算,那就可以合作了。

简而言之,合作必须要能够产生利益,而且这份利益必须比各自单独工作来的大的多,人家要是一把的JPR,你再JPR,怎么合作?人家手上要是一把的MCP,那你的idea就必须超级的好。要是人家手上有一把的nature,那就不要合作了。

作者: jude    时间: 2013-5-11 17:23

以前读研究生的时候,听老板讲尚永丰的事情,就说尚极重视文献阅读,车里放的到处都是最新的文献,文献读多了,消化了,idea自然会有的。当然尚也是极勤奋的人,天道酬勤啊。

我这里讲的,是如何通过合作做更好的工作。如果你学不来怎么合作,一个办法是努力提高自己的能力,基本功一定要超级的扎实,另一个办法就是学着怎么去忽悠。比方说,不管什么帖子,你要是感兴趣,上来就先来个“扯淡”,然后证明贴主的确是扯淡,这忽悠的能力就差不多了。能不能合作主要靠忽悠,嗯。就是骗,当然了,骗完了之后是一定要兑现的,不然以后就再也没有人跟你合作了。一般来说,有好的合作者,人再勤奋一点,预期的东西多数是可以兑现的。

作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:24


相关疾病:
胃癌肝癌
确切的说是四点,第四点跟你说的一样还是做功能,我做功能的方法不多,基本也就是相互作用鉴定,敲除基因之类的,大家经常能在文章上看到,所以只是提到一些很多人经常注意的问题。
现在很多中国人拿到了结果就发文章,根本不注意实验的质量,老板见了中国的文章就毙掉也不是没有理由的。所以我在这里也说这些。
中国人不缺少想象力,不缺少idea,放卫星的人天天有,每天世界上的人也都在骂中国人的东西没信用,这个问题不解决,你天天放卫星,但是还是要给外国人做嫁衣。

但是我极度bs你这种态度,上来就扯淡,凭啥你就颐指气使的对别人。而且你给大家的都是很笼统加泛泛的建议,然后就是批评,做功能我想大家随便看几篇好文章都知道要做,可是怎么做。你那里有973,有重大专项的支持,你找合作当然底气足了,有什么idea你敢说,人家也相信,可是别人的实验室一穷二白的,别人能信多少?绝大多数在这里的战友大部分还是一些中等以下的实验室,手里不过有几个自然科学基金或者省里面的基金,这样的钱去做大规模的实验还是捉襟见肘的,而且从大家问的问题可以看出都是刚刚起步,没有很多积累的。周围的都是穷人,能合作但是也都有限。所以他们的问题应该是如何在有限的条件下深入蛋白组学??

不过,你在合作采取的策略还是很多人应该学习的,你抓住了别人的弱点,自然人家就跟你走了。

l你说没有用,你用过mac么?mac对linux基本是完全兼容的!但是国内由于盗版的原因基本上win的天下,但是国外的基本开发依然是linux的源码,然后有市场了再做win的打包。你想接触最前沿的研究,还是要混linux的。当然万不得已,你可以用虚拟器在win下跑linux的程序,绝大多数人不过是也是终端的使用者,使用习惯问题,大家随意。我极度厌烦某些学生,拿着一个程序跑完了就说得到怎么样的结果,那个程序为啥那么做,凭啥你就说这样的结果?就跟很多人用kit,然后出问题也不知道为啥一样!封装的太好了,大家都当是黑匣子,全部两眼一抹黑了,这种态度不可取!虽然符合多快好省的出结果,但是长远来看不好!

你觉得方法学没有意思,但是你知道这部分每年的利润有多大么?中国一个市场让几家大仪器公司彻底年终利润翻红,几个中国市场的总监那个扬眉吐气啊。但是问题是,你没有方法学的原创,你无论什么时候都要跟在别人后面。但是方法学的探索根本不是几年十几年的功夫,可能是一辈子,是一条路,而且是一条很重要的路,几个做MCP的地方的老板都很重视,可是无奈浮躁之风盛行,很少有人塌下心来的。

你最后说的根据question来转没问题,但是你所说的人家胃癌你肝癌这种投机取巧的思想不可取,你这样的不过是跟风闻屁,不适合长久发展。当然你如果能凑齐好技术,好仪器,好idea当然好,天地人和固然好。但是凑不齐,很多战友也要毕业也要给老板交差的。
大家还是多提一些自己能够成功的经验和例子!
否则这样讨论下去没意义

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扯淡!首先不要拍马屁。其次,你的讲法太消极,要积极地想办法解决问题,抱怨是没有任何用处的。

好的仪器绝对的重要。但最重要的是人的idea。尚永丰做得好,是他问题选的好,做得也深,人家那叫本事。

你谈了半天,讲的三点,都是围绕技术来讲。当然喽,要是有这种想法,铁定是没有前途的。蛋白质组要做什么?蛋白质组要解决问题。每次都用相似的方法,能够解决不同的问题,这才是批量发文章,发好文章的策略。

举个假设的例子,我没做过。现在miRNA挺热的,一帮人做mRNA表达,看看是不是下调某些基因的表达,但是有研究表明,很多miRNA并不影响转录,而是在翻译层面起调控作用。你瞧瞧,转录后这不就出来了?可以做的事情,比如,wild-type和过表达某个miRNA,同时看mRNA的转录和蛋白质的差异表达。当然,后续的验证实验一定要做。这样的工作,档次就不低了。OK,你可以讲,这种文章人家发过了吧?没关系,换个组织,比如人家做胃癌,你就做肝癌,照样是好的工作。

另外,计算做到linux上,是绝对没有前途的。我们有经验,一般来说,Windows和Mac是最常见的,linux也就做计算的玩玩,非专业的是不用的。Windows一般是没钱的学生用,老板,尤其是大老板们,一律Mac。有个朋友去开细胞学的会议,说一眼望过去,全部都是大苹果。所以,计算一定要支持Win和Mac。我们就是做软件的,Linux版本的软件基本上没有人下载,Win和Mac下载的都比较多。

定量和分离都只是方法学的。方法学老做有什么意思?今天好一点,明天好一点。除非有特别大的突破,不然好文章是没戏了。做方法学,要么你像mann那样背景雄厚,要么你像Steven Gygi那样锐不可挡,不然基本上也就玩玩JPR, Analytical chemistry, proteomics;MCP基本上就不要去想了。

总结就是,多想想:Where is your question? 你的技术也好,方法也好,仪器也要,要围绕你的question来转,而不是反之。OK,怎么找到你的question?非常简单,第一步,别人用某方法做A,你就用该方法做B;第二步,建立在第一步的基础上,改进改进方法,再去做C。
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:25

国内现在都是一片赞扬,至少尚的文章在那里摆着。但是也看出很多老板当老板之后不再重视科研。
我知道几个国外的老板,每周还在跟学生交换最新的文献,这是必修课,应该的,没啥好宣传的,但是国内就要被赞赏白天了。

很多人质疑的原因是他有意灌水,按照国外有些大学的规定,博士期间每年的考核是不允许用相同的方法解决问题的,更何况是老板。而尚就用了相同的方法解决不同问题,还多次发表在相似的杂志上。所以很多人认为他胜之不武。

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以前读研究生的时候,听老板讲尚永丰的事情,就说尚极重视文献阅读,车里放的到处都是最新的文献,文献读多了,消化了,idea自然会有的。当然尚也是极勤奋的人,天道酬勤啊。

我这里讲的,是如何通过合作做更好的工作。如果你学不来怎么合作,一个办法是努力提高自己的能力,基本功一定要超级的扎实,另一个办法就是学着怎么去忽悠。比方说,不管什么帖子,你要是感兴趣,上来就先来个“扯淡”,然后证明贴主的确是扯淡,这忽悠的能力就差不多了。能不能合作主要靠忽悠,嗯。就是骗,当然了,骗完了之后是一定要兑现的,不然以后就再也没有人跟你合作了。一般来说,有好的合作者,人再勤奋一点,预期的东西多数是可以兑现的。
作者: jude    时间: 2013-5-11 17:25


我...是有个973的项目,不过是跟着人家后面玩的,就拿了10万块多一点,还不如个青年科学项目。重大专项我没有。我想有,但是没本事有。我手上的钱,都是我自己一毛一毛挣回来的,没多少钱。但是找合作的时候照样底气足,嗯。是穷人,不表示思想上就可以理直气壮的匮乏。

我上来就说扯淡,因为你讲的确实是扯淡。你又不了解情况,就在那里批评愤青,猜测跟着老板混,猜测拿了很多钱。没钱就不能讲扯淡的东西是在扯淡?非得是愤青,才能讲扯淡?不跟着老板混,就没资格批评本来就是错误的东西?所以说,扯淡的东西,我说扯淡,是没有错的。

怎么做我讲的很清楚了,多看文献多思考,锻炼口才忽悠人,基本技术要扎实。完了。不明白?不明白那就没办法了。

最后,“给老板交差”,这就是扯淡。你是为你老板活啊,还是为自己活?老板要交差,还要靠你?有这种扯淡思想的,科研是绝对做不好的。

作者: jude    时间: 2013-5-11 17:25

对于老板来说,两件事情,搞钱,招好学生。至于看文献的事情,应该放给学生,第一,学生可以跟踪最新的文献,第二,老板不必花太多精力看文献。没什么好赞赏的,时间要节约着用。

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国内现在都是一片赞扬,至少尚的文章在那里摆着。但是也看出很多老板当老板之后不再重视科研。
我知道几个国外的老板,每周还在跟学生交换最新的文献,这是必修课,应该的,没啥好宣传的,但是国内就要被赞赏白天了。

很多人质疑的原因是他有意灌水,按照国外有些大学的规定,博士期间每年的考核是不允许用相同的方法解决问题的,更何况是老板。而尚就用了相同的方法解决不同问题,还多次发表在相似的杂志上。所以很多人认为他胜之不武。
作者: plaa    时间: 2013-5-11 17:26


越说你还越上瘾了,
你的忽悠不是从现在开始的,从研究生就开始了吧,那个时候仗着你就没少忽悠了其他人了。都说出来就没啥意思了。
你一个人投机取巧,忽悠忽悠也就算了,别在这里误导所有人!

大家自己手里的工作怎么样,大家心里清楚,你说的多看文献多思考,都是废话,长脑子的都知道,还用你说。
从头到尾的建议你除了在否定别人,就是提虚的建议。

你说老板就是搞钱和找好学生,典型的学术政客的做法,这么搞,你好意思让学生叫你老师??你这么做跟放羊的有啥区别?好学生在哪里都能做好,几千块钱自己就做出5以上的文章我也见过,最后老板居然说他教育的好,恶心到家了!这样的教授还不如“叫兽”,除了会叫唤还不如野兽。

上梁不正下梁歪,你这样空手套白狼的老板还不如去做生意,省的误人子弟!你不说话没人把你当哑巴!


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我...是有个973的项目,不过是跟着人家后面玩的,就拿了10万块多一点,还不如个青年科学项目。重大专项我没有。我想有,但是没本事有。我手上的钱,都是我自己一毛一毛挣回来的,没多少钱。但是找合作的时候照样底气足,嗯。是穷人,不表示思想上就可以理直气壮的匮乏。

我上来就说扯淡,因为你讲的确实是扯淡。你又不了解情况,就在那里批评愤青,猜测跟着老板混,猜测拿了很多钱。没钱就不能讲扯淡的东西是在扯淡?非得是愤青,才能讲扯淡?不跟着老板混,就没资格批评本来就是错误的东西?所以说,扯淡的东西,我说扯淡,是没有错的。

怎么做我讲的很清楚了,多看文献多思考,锻炼口才忽悠人,基本技术要扎实。完了。不明白?不明白那就没办法了。

最后,“给老板交差”,这就是扯淡。你是为你老板活啊,还是为自己活?老板要交差,还要靠你?有这种扯淡思想的,科研是绝对做不好的。
作者: jude    时间: 2013-5-11 17:27

这个帖子,我想大家希望讨论的问题是:“蛋白质组学研究工作该如何深入”。对不对?题目如此。你可以抱怨不公啊,困难啊,但应该会希望听到正面的解答。抱怨有用吗?石康的小说里讲:不要告诉别人你今天难过,因为说了也没有用。

抱怨体制啊,抱怨老板啊,这些都解决不了任何问题。凡事要考虑怎么解决,而不是找客观理由来推卸自己的无能。就这样的体制,这样的条件,能做的好的还是大有人在。所以说呢,学坏容易学好难。

另外,1000块钱发篇5分的文章几乎不可能。我从事的领域,和我知道的蛋白质组领域,5分以上的杂志,是需要版面费的。谁出这笔钱?另外,发一两篇5分文章也没什么,第一,自己研究的东西要形成一个体系,或者说,一个完整的story;第二,要持续不断的发好文章。

作者: ending    时间: 2013-5-11 17:28


我是做植物方面的工作的,目前也在做2D,也想通过2D找到一些在不同处理条件下所呈现的差异点来,进一步将差异点进行质谱分析,但难就难在可能会有很多的差异点,做起质谱来就很烧钱了,如果做完质谱,可以通过数据库比对,找到一些自己感兴趣的点,再通过合成简并引物,做到基因水平上去。

作者: IAM007    时间: 2013-5-11 17:28


楼上的朋友提到,目前搞搞基因组研究的不愿意搞蛋白质组研究,搞蛋白质组研究的不愿意搞基因组研究,从时下发表的文章和申请的项目看,确实如此,不过个人认为倒不是研究者们不愿意,因为以下的问题,在这里大胆的提出来,供批评讨论:
(1)国内实验室都有自己的研究方向,或集中在蛋白质或集中在基因组等方面,所有组学都做的基本没有;
(2)信息分析和采集上,缺少将基因组和蛋白质组以及转录组等蕴藏的生物信息深入分析,导致做基因组的很少了解能从蛋白质组研究中得到怎样的有用信息,做蛋白质组的-------

但是有些科学问题的研究是相当复杂的,并不能通过一种手段获得自己论点的有力证据(基于假设验证的研究思路),如果能把基因组、转录组和蛋白质组研究贯穿起来,实现生物信息分析的深入挖掘,或许才能全面解读“中心法则”。

作者: jude    时间: 2013-5-11 17:29



QUOTE:
原帖由 IAM007 于 2013-5-11 17:28 发表 bbcodeurl('http://bbs.antpedia.com/images/common/back.gif', '%s')

楼上的朋友提到,目前搞搞基因组研究的不愿意搞蛋白质组研究,搞蛋白质组研究的不愿意搞基因组研究,从时下发表的文章和申请的项目看,确实如此,不过个人认为倒不是研究者们不愿意,因为以下的问题,在这里大胆的提出来,供批评讨 ...


(1) 做大做全不如做小做精。哪个组学都是随便做做能做的好的,所有组学都做得,你能找到个做的好的?
(2) 其实有很多很好的分析。问题是,大家都没有能力一口吃个胖子。

作者: viviwang1987    时间: 2013-5-11 17:30

看到大家的争论我有几点要和大家分享。我做蛋白质组和基因组数据处理,也作仪器和实验部分,希望对做蛋白质组同志们有所帮助.

1。首先蛋白质组和microarray一样都是研究的工具, 监测的到差异基因和蛋白有重叠,重叠部分95%变化方向是一致的。Illumina - BeadArray 技术可以检测到大概10k基因有显著意义的表达, LTQ orbitrap velos 可以检测4k左右唯一蛋白。 所以蛋白质组进步很大了。这是根据100多个beadarray data和几十个proteomics data的计算。蛋白质组检测不到的蛋白多是受体,离子通道,和转率因子。

2。 蛋白质组研究可以是研究的起点,找到有意义的蛋白作功能。这里有几个层次:
a. 单纯蛋白质组数据, 数据要全,分析全面,虽好技术新,发现蛋白多。或者与microarray数据整合.
b. WB或者RT-PCR验证部分差异蛋白, 但我的体会是,新的蛋白质组技术已经可以信服检测的差异蛋白的可信性。 对于相对老的技术还是需要验证,特别2D gel技术。
c. 细胞水平功能研究,可以过度表达或 siRNA抑制蛋白表达,或购买蛋白加到细胞培养液中看功能, 我们通常先看ERK.
d.动物水平.
我们的研究大部分到验证就停止了,功能研究还是很难的.

3。定量蛋白质组定量方法: 我以前一直用label free方法,也发表了这方面的方法学,但如果有条件,TMT, iTRAQ还是准确,可以发现20%的差异, label free可以发现1.5倍差异.

4.MRM (SRM) 技术:现在我热衷的技术,但前期生物信息处理是关键.使用仪器(QQQ)也不那么贵,很有前途.

5.我们基本不碰plasma蛋白质组找biomarker,很多大公司花大钱,大多失败,我建议没钱别碰它.

作者: kuaizige    时间: 2013-5-11 17:30

我是一个菜鸟,看了发言学习了很多,想请教几位具体的问题啊

1.组学之后的差异蛋白,说的是,要么研究差异机制,要么研究功能作用,我想如果定量分析蛋白,和可能影响的性状,也量化,来做统计分析,筛选功能蛋白,不知道是否可行?可能不够彻底,不过毕竟太大,一个人做不完啊

2.我是想做不同肉质的差异,不知道国外都认可哪些量化大理石花纹的指标,

求各位大侠指教啊 ,(有同学说国外不认可咱们评定的大理石花纹等级)

作者: shenkunjie    时间: 2013-5-11 17:30

很多做基因芯片都通过这种方法找到了与出路相关性很强的通路。

因此,我一直在想一个问题:找到差异蛋白后,能不能画个网,观察一下差异蛋白之间的相互作用,以及这种相互作用与那些通路有关。

作者: birdfish    时间: 2013-5-11 17:31


我想做蛋白间相互作用,用什么方法比较好呢,还有怎么能筛选出相互作用功能域呢

作者: seven7    时间: 2013-5-11 17:32

我想做蛋白间相互作用,用什么方法比较好呢,还有怎么能筛选出相互作用功能域呢

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研究蛋白间相互作用的方法有很多,常见的有酵母双杂交、免疫共沉淀、GST pulldown等等,都可以做。还有新近出现的一些技术,如多肽阵列(多肽芯片),它不仅可以做蛋白相互作用,还可以筛选出相互作用的功能域。

作者: seven7    时间: 2013-5-11 17:32


就我个人的感觉而言,找到差异蛋白之后,可以分成两个部分去做,一个是深究其差异的背景也就是机理研究,另外一个就是更偏向与应用的研究也就是寻找这种差异与你所关心现象之间的关联性,这个你可以理解为寻找biomarker。这样的话,可以让这个技术不是更多的浮在象牙塔的尖端,而是真正的能够解决实际问题。





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