章張， 中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所“百人計(jì)劃”研究員，2007年獲中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所生物信息學(xué)博士學(xué)位，之后在美國(guó)耶魯大學(xué)、沙特阿卜杜拉國(guó)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(guó)，2016年擔(dān)任中國(guó)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(guó)遺傳學(xué)會(huì)生 物大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會(huì)副主任、基因組學(xué)專業(yè)委員會(huì)委員，是首位入選國(guó)際生物審編學(xué)會(huì)（International Society for Biocuration）執(zhí)行委員會(huì)的中國(guó)學(xué)者。
隨著高通量測(cè)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(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)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(shuō)是 如何實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域、跨學(xué)科的融合并以此解決生物學(xué)問(wèn)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(huì)出現(xiàn)一些弊端和瓶 頸，結(jié)合本人研究方向，個(gè)人認(rèn)為有以下三個(gè)問(wèn)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(duì) 于單個(gè)個(gè)體來(lái)說(shuō)，很難達(dá)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(jìn)行生物信息研究工作時(shí)仍需要學(xué)習(xí)信息（或 生命）科學(xué)領(lǐng)域等專業(yè)知識(shí)，且短時(shí)間內(nèi)難以掌握。較為理想的模式是建立生物信息學(xué)團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)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(shí)驗(yàn)室、高校、研究所和生物科技公司的主流。然而，近些年來(lái)隨著測(cè)序成本的斷崖式下降以及測(cè)序產(chǎn)出的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，生物信息分析的要求越來(lái)越高，即 使是團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)也開(kāi)始暴露出弊端：團(tuán)隊(duì)分析日益成熟的標(biāo)準(zhǔn)分析流程與更加精細(xì)的個(gè)體化需求難以達(dá)成一致，同質(zhì)化日益突出，團(tuán)隊(duì)內(nèi)溝通日趨困難。
第二、自主搭建的生物信息分析平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，但隨著生物大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)越來(lái)越難以支撐運(yùn)營(yíng)。首 先，計(jì)算存儲(chǔ)資源難以跟上數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度，且數(shù)據(jù)分析需求動(dòng)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(fèi)用高昂導(dǎo)致的人才隊(duì) 伍難以建立和維持，最后就是場(chǎng)地建設(shè)和維護(hù)、硬件設(shè)備軟件設(shè)備的更新?lián)Q代等導(dǎo)致運(yùn)維成本大大提升。隨著國(guó)家對(duì)科研的投入加大，越來(lái)越來(lái)的研究機(jī)構(gòu)有意著手 搭建自己的生物信息分析云平臺(tái)，然而其弊端隨著平臺(tái)運(yùn)行時(shí)間推移逐漸突出。因此，無(wú)論是科研機(jī)構(gòu)，還是企業(yè)公司，中小型規(guī)模的私有云平臺(tái)面臨一個(gè)困境，運(yùn) 行則成本負(fù)擔(dān)不起，不運(yùn)行則資源浪費(fèi)。
第三、生物信息領(lǐng)域亟需建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系進(jìn)行質(zhì)控研發(fā)和規(guī)范流程。面對(duì)同樣的一個(gè)研發(fā)工作，不同的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和個(gè)人會(huì)使用或開(kāi)發(fā)出不同的代碼和規(guī)則，這樣很難用簡(jiǎn)單的對(duì)錯(cuò)去評(píng)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(shí)的更新與評(píng)估，相同類型的軟件質(zhì)量參差不齊且分析過(guò)程不透明，缺乏質(zhì)量控制和過(guò)程管理。
解決以上三個(gè)問(wèn)題可能的途徑之一是搭建一個(gè)公共云平臺(tái)讓不同研究方向的專家大展身手，相互支持又相互獨(dú)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(shí)又將分散的資源進(jìn)行整合并合理分配。然而，搭建這樣的公共云平臺(tái)需要匯集各學(xué)科專業(yè)的智慧、多年的項(xiàng)目累積和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、龐大的團(tuán)隊(duì)支 撐以及公開(kāi)透明的平臺(tái)組織架構(gòu)。現(xiàn)今，國(guó)內(nèi)外科研界和企業(yè)界已開(kāi)發(fā)的云平臺(tái)有Galaxy、SevenBridges、百邁客云等。其中，百邁客云算 是國(guó)內(nèi)的典型代表，具有可操作化界面、簡(jiǎn)便易上手、分析流程高度集成化等特點(diǎn)，內(nèi)嵌的分析流程經(jīng)歷過(guò)近萬(wàn)項(xiàng)目的使用驗(yàn)證。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，云平臺(tái)通過(guò) 網(wǎng)絡(luò)為用戶提供方便、隨時(shí)可獲取的計(jì)算資源，用戶無(wú)需添置、維護(hù)昂貴的用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算的高性能硬件資源，采用虛擬化技術(shù)可實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的快速擴(kuò)展， 用戶可以根據(jù)自己的存儲(chǔ)分析需求，快速調(diào)整資源配置，經(jīng)濟(jì)靈活。百邁客云依據(jù)自己多年的生物信息分析優(yōu)勢(shì)，開(kāi)發(fā)出完整高效的云平臺(tái)系統(tǒng)，及時(shí)迅速的版本更新以及敏捷開(kāi)發(fā)Scrum迭代模式大大提高了生物信息開(kāi)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(guó)科研機(jī)構(gòu)和科技企業(yè) 正在一步一步腳踏實(shí)地的創(chuàng)新性的變革著生命科學(xué)研究模式，在我國(guó)綜合國(guó)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(chǎng)變革會(huì)在不久的將來(lái)發(fā)生在中華大地，譜寫(xiě)出中國(guó)科技工作者和企業(yè)家們?cè)谏茖W(xué)領(lǐng)域新的篇章。
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