吳家宜學姊專訪|UCSD生物資訊及系統生物學博士學程

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吳家宜學姊2005年進入台大生科系就讀,大學時期在台大阮雪芬老師實驗室做GWAS(Genome-Wide Association Study)相關的研究,並且在修過台大許昭萍開設的系統生物學課程後,開始了她對計量生物學(Quantitative Biology)的高度興趣。2009年在學姊榮獲台大優秀青年的殊榮後,隨即前往UCSD攻讀生物資訊及系統生物學博士學位,現在主要的研究方向為從線蟲的原腸化觀察基因表現雜訊(Gene Expression Noise)。Investigator很榮幸在七月邀請到吳家宜學姊,與我們分享她的學思歷程與留學經驗。現在即將博六,之前博二的時候曾經去魁北克做合作的計劃待了半年。


如何成為UCSD的學生?

2009年開始,美國NIH的計劃經費很少,當然也就大大的減少了國際學生的名額。在大環境不景氣的狀況下,對於申請留學的學生而言有無獎助金或獎學金就變成了一個非常重要的門檻。當時學姊並沒有申請到獎學金,按一般程序可能在院所秘書審核的時候極有可能會被刷掉。然而由於學姊當時有先與UCSD的教授聯繫而特別被保留下來,因此學姊也認為先與欲申請學校的教授聯繫是有很大的幫助的。

為何選擇在UCSD進行系統生物學相關的研究?

「系統生物學」這個詞一開始是由 Leroy Hood 所創,標誌著一種和與傳統定性的、僅關注少數分子的生物研究截然不同的方法學,但對於「系統生物學家」而言,這個詞所蘊含的概念其實相當模糊,因為系統生物學包含了許多截然不同的面相,有和電腦科學高度相關的鉅量資料(Big data)處理如GWAS或DNA及RNA的定序,有引入許多工程概念的合成生物學(synthetic biology),也有和統計物理等領域高度結合的計量生物學(quantitative biology)。因著如此高度的歧異性,學姊特別提醒:在申請系統生物學相關的 Program 之前,最好先研究一下各校的發展特色、不同專長的師資比例、研究方向等等。

以系統生物學領域來說,美國東岸的大學比較偏重計量生物學,例如:Rockefeller1 (最有名的大頭是Stanis Leibler, 旗下的postdoc和grad student如Michael Elowitz都成為Q-Bio的大頭)、Harvard2 (如Erin O’Shea, Galit Lahav)、MIT3 、Princeton University4;而西岸如Institute for Systems Biology (由Leroy Hood所創建) , Stanford5 (如Steve Quake所開發的Single-cell RNA, DNA sequencing)、則偏重定序等領域,這可能和這些學校位於矽谷附近有關,一方面這些技術仰賴大量電腦科學,另一方面定序等技術在未來轉譯醫學、個人化醫療等等有著無窮的商機,矽谷作為諸多新創公司的天堂自然也把許多這方面的人才吸引道西岸來。

不過,雖然主流如此卻也有例外,像是Duke University6在電腦模擬上就有相當不錯的成績,而學姊就讀的UCSD7最早是以GWAS、質譜儀分析(Mass spectrometry analysis)、定序分析(sequencing analysis)以及結構生物學為主軸,有名的Protein Data Bank(PDB)8就是由UCSD的Phil Bourne所創辦。生物資訊及系統生物學博士學程原先由Bernard Palsson、Jeff Hasty等人領導,其中GWAS則以Trey Ideker為首,他目前也是San Diego Center for Systems Biology的director。而直到來自Rockefeller的Alexander Hofmann成為co-director之後,才使學程招收學生的方向越來越偏向系統生物學。豐富而多元的學習環境正是學姊當初選擇UCSD作為博士班第一志願的原因。

看見不同的學術研究風氣

在UCSD就學的過去幾年,學姊曾經透過許多研討會及學術交流,體驗到美國東西岸研究風氣差異。她觀察到東岸實驗室的夥伴們很少討論假日遊玩的計劃,週末在實驗室度過似乎是理所當然的事;身處步調相對清閒的美國西岸,實驗室人員則認為「You should have life out of lab」。

除了東西岸風氣的差異之外,在學姊博二時曾有到加拿大魁北克進行短期學術交流。儘管當時研究的主題與現在不同,學姊仍覺得這是一個有趣的經驗。加拿大的學術氛圍總體而言與美國相似,然而魁北克卻比較像歐洲,實驗室中只有1到2位加拿大人,其餘大多是外國人(法國人居多),研究的步調也相較美、加更悠閒。

然而這樣是否影響生產力呢?學姊認為並不盡然,維持工作與生活平衡在西岸較被重視,對於研究者的長期發展較為理想,畢竟實驗室一般不會是生活的全部。不管在哪裏做研究,都有同時能享受生活且有優異研究成果的學者。

給學弟妹的建議

以我們這個世代的學生而言,面臨學術領域的整合趨勢,如果要尋求發展,只有單一專長會越來越困難,能夠掌握多專長是比較好的做法。因此學姊在大三、大四的時候修了很多物理類群的課程,也學過Matlab的程式編寫。當學姊來到UCSD時,面對所上核心課程Computer Science Programming,也就較一般生科背景的學生更能適應跨領域的挑戰。其後,學姊也結合其生科、資訊的專長,建制了一套Aro Spot Finding Suite9,為往後計量生物學研究創造了新的工具。不過學姊也強調,生科背景的學生並沒有較其他學科背景的學生來的劣勢。

學姊認為學科之間並無優劣之分,只是現在時代發展得太快,從早期完成一段序列的定序就能取得學位,到幾乎每個研究生人手一盤microarray的時代,再到現今計量生物學、單細胞定序(single-cell sequencing)的探討,也不過十到二十年之間的光景。現在的研究生更需要具備的是快速學習新事物的能力,能夠跟上時代的腳步並且適應就能有所發展。

學姊所在實驗室約十人,屬於中小型,適合學習階段的研究生建立獨立構想與實踐實驗計劃,自己也有爭取補助金的機會,有別於大型實驗室強調生產論文導向下的精密分工。只是現在來自美國NIH的經費愈來愈競爭,教職也有限的情況下,不少博士後研究員最後仍投入產業界。但有不少公司很願意投資在基礎研究上,不用擔心發展前景不好。

訪問|張捷、李政霖、吳奕儒
撰文|李政霖、吳奕儒、張捷
審稿|吳家宜、張捷
學術部負責人|黃翊柔

參考資料:

  1. Center for Studies in Physics and Biology, The Rockefeller University – http://uqbar.rockefeller.edu/
  2. Department of Systems Biology, Harvard Medical School – http://sysbio.med.harvard.edu/
  3. Computational and Systems Biology, MIT – http://csbi.mit.edu/
  4. Center for Quantitative Biology, Princeton Biology – http://www.princeton.edu/quantbio/
  5. Center for Systems Biology, Stanford University – http://sysbio.stanford.edu/
  6. Duke Center for Systems Biology – http://www.genome.duke.edu/centers/systems-biology/
  7. Saint Diego Center for Systems Biology – http://sdcsb.ucsd.edu/
  8. RSCB Protein Data Bank – http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do
  9. Aro Spot Finding Suite, Rifkin Laboratory – http://labs.biology.ucsd.edu/rifkin/software.html

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