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      大數(shù)據(jù)時(shí)代下腫瘤病理學(xué)研究生科研能力培養(yǎng)模式探討

      2020-12-23 00:02:15羅韜姚小紅時(shí)雨閻曉初卞修武
      安徽醫(yī)藥 2020年1期
      關(guān)鍵詞:病理學(xué)研究生數(shù)據(jù)庫(kù)

      羅韜,姚小紅,時(shí)雨,閻曉初,卞修武

      作者單位:陸軍軍醫(yī)大學(xué)(第三軍醫(yī)大學(xué))第一附屬醫(yī)院病理學(xué)研究所,重慶400038

      病理學(xué)是基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)的橋梁學(xué)科,研究疾病發(fā)生發(fā)展的過(guò)程和原理。腫瘤病理學(xué),主要研究腫瘤發(fā)生發(fā)展的過(guò)程,吸引了包括病理學(xué),腫瘤學(xué),分子生物學(xué),遺傳學(xué),信息學(xué)等多學(xué)科人才投入到這一領(lǐng)域,為腫瘤病理學(xué)的發(fā)展帶來(lái)了日新月異的變化[1]。大數(shù)據(jù)(Big Data)又稱巨量數(shù)據(jù),指的是所涉及的數(shù)據(jù)資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具進(jìn)行處理以及分析。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,主要包括存儲(chǔ)在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的包括DNA,RNA,蛋白等海量數(shù)據(jù),也泛指相關(guān)的文獻(xiàn),圖書(shū),文獻(xiàn),軟件等資源[2-3]。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時(shí)代下的腫瘤學(xué)教育工作也越來(lái)越受到重視[4]。如何分析、利用大數(shù)據(jù)時(shí)代下海量的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),培養(yǎng)腫瘤病理學(xué)研究生的科研能力,是研究生導(dǎo)師,帶教教員面臨的新的課題。

      1 大數(shù)據(jù)時(shí)代信息傳遞/數(shù)據(jù)共享越加便利,為研究生培養(yǎng)提供方便

      隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來(lái)越多以往無(wú)法獲取的資源變得隨處可見(jiàn),這些資源的出現(xiàn),使研究生可以自行學(xué)習(xí)基本的實(shí)驗(yàn)技能[5]。導(dǎo)師不需要直接帶教,而是把精力放在解決整理歸納研究生培養(yǎng)需要的資源以及解惑上,這樣可以有效提高研究生培養(yǎng)的效率和質(zhì)量。

      1.1 第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)助力研究課題 生物大數(shù)據(jù)時(shí)代的標(biāo)志性成果就是第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)如雨后春筍般的出現(xiàn)。第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)主要指國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)/商業(yè)機(jī)構(gòu)針對(duì)相應(yīng)領(lǐng)域的研究成果,為了方便科研工作者的需要,在互聯(lián)網(wǎng)搭建的各類生物學(xué)數(shù)據(jù)平臺(tái)。在腫瘤研究領(lǐng)域,除PUBMED這類經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫(kù),已涌現(xiàn)出一大批優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫(kù)資源:包括整合數(shù)據(jù)庫(kù)(Genecard,Protein Atlas等),泛腫瘤數(shù)據(jù)庫(kù)(Oncomine[6],TCGA[7],Prognoscan等)以及特定腫瘤數(shù)據(jù)庫(kù)(Gliovis,KM plotter等)等。下面分別介紹幾個(gè)代表性的第三方數(shù)據(jù)庫(kù)及其在腫瘤病理學(xué)研究生培養(yǎng)中的作用。

      1.1.1 Genecards 這是一個(gè)內(nèi)容豐富的基因綜合數(shù)據(jù)庫(kù),不止提供包括基因,轉(zhuǎn)錄本,編碼蛋白等基本信息,還包括指向GO與KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)的基因功能,人不同器官基因表達(dá),蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)相互作用,抗體,重組蛋白和RNAi試劑等[8]。對(duì)于研究生,可以通過(guò)此數(shù)據(jù)庫(kù)“一站式”了解某分子的基本生物學(xué)功能,亞細(xì)胞定位,蛋白分子量,相互作用蛋白,適用抗體等重要信息。此外,該數(shù)據(jù)庫(kù)直接鏈接了包括PUBMED,Swiss-Port,UCSC,dbSNP等一百余個(gè)公共數(shù)據(jù)庫(kù),可以直接鏈接到引用數(shù)據(jù)庫(kù)查詢?cè)敿?xì)信息。Genecards可以說(shuō)是對(duì)基因的文獻(xiàn)及數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行二次加工,極大提高科研效率。

      1.1.2 Protein Atlas 腫瘤病理學(xué)的研究,除了新興的基因突變指標(biāo),目前應(yīng)用最為廣泛的就是免疫組化。而Protein Atlas則是專門針對(duì)腫瘤分子蛋白染色的數(shù)據(jù)庫(kù)。其包括約24 000種人類蛋白在48種人類正常組織,20余種腫瘤組織的免疫組化染色結(jié)果,并經(jīng)專業(yè)人員閱讀和標(biāo)引,保證染色結(jié)果具有充分的代表性;并利用47個(gè)細(xì)胞系進(jìn)行熒光染色,利用激光共聚焦顯微鏡顯示該蛋白的亞細(xì)胞定位[9]。2017年,該數(shù)據(jù)庫(kù)與TCGA數(shù)據(jù)組合作,整合TCGA腫瘤/癌旁樣本已有RNA-seq數(shù)據(jù)及預(yù)后等信息,并利用相應(yīng)病人石蠟樣本制作組織芯片,推出the Pathology Atlas計(jì)劃,以蛋白組學(xué)的方式揭露腫瘤靶點(diǎn)[10]。

      1.1.3 Gliovis 除了各類泛腫瘤數(shù)據(jù)庫(kù)外,還有不少以特定腫瘤為研究對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)。其中最具代表性的是Gliovis。該數(shù)據(jù)庫(kù)不僅整合了TCGA中膠質(zhì)瘤的臨床,預(yù)后,病理及分子分型等相關(guān)信息,還包括了其他膠質(zhì)瘤研究數(shù)據(jù),包括Rembrandt,Grevendeel等大型臨床樣本數(shù)據(jù)集,并根據(jù)文獻(xiàn)研究進(jìn)一步更新,為基礎(chǔ)研究的第三方臨床驗(yàn)證提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。此外,數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了多種統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法,如相關(guān)性分析,配對(duì)檢驗(yàn),整合分析等[11]。利用該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行多個(gè)樣本集的整合分析,尋找在膠質(zhì)瘤發(fā)病及惡性轉(zhuǎn)化中的關(guān)鍵基因,培養(yǎng)研究生形成整合分析的思維方式。

      1.2 文獻(xiàn)下載更為便捷 雖然第三方數(shù)據(jù)庫(kù)囊括了海量的基因及腫瘤信息,但依然存在兩個(gè)重要問(wèn)題:(1)數(shù)據(jù)庫(kù)都需要人力進(jìn)行整理,在即時(shí)性上會(huì)較差,一些較新的研究無(wú)法收錄;(2)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息不完整,了解某分子或者某信號(hào)通路,不能單單依靠數(shù)據(jù)庫(kù)信息。因而,依然需要閱讀大量領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)。雖然各大高校都購(gòu)買了一些出版社的下載權(quán)限,但是依然存在需要閱讀的文獻(xiàn)無(wú)法下載的情況。此外,高校購(gòu)買的下載權(quán)限一般必須在校園網(wǎng)內(nèi)才提供下載,互聯(lián)網(wǎng)無(wú)法下載,影響研究生查閱文獻(xiàn)的效率。近年來(lái),SCI-HUB把出版社搞得焦頭爛額,SCIENCE雜志甚至發(fā)文稱SCI-HUB讓其“愛(ài)恨交加”[12]。就實(shí)用性而言,只需要輸入相應(yīng)文獻(xiàn)標(biāo)題或者頁(yè)卷號(hào),就可以得到需要的文獻(xiàn)全文,對(duì)于提高研究生科研效率是毋庸置疑的。

      1.3 微信公眾號(hào)科研啟蒙 對(duì)于剛進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室的低年級(jí)研究生,會(huì)面臨許多實(shí)際存在的問(wèn)題,而導(dǎo)師并不可能時(shí)刻協(xié)助解決,這就需要研究生自行尋找解決問(wèn)題的方式,也是培養(yǎng)研究生科研素養(yǎng)的重要訓(xùn)練。近年來(lái),隨著中國(guó)政府科研投入的日益增長(zhǎng),進(jìn)行科學(xué)研究工作人群數(shù)量提高,衍生出以科研技能培訓(xùn)的一個(gè)群體。特別是中國(guó)微信時(shí)代下,借助于微信平臺(tái),許多科研啟蒙平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生[13],包括“小張聊科研”“實(shí)驗(yàn)萬(wàn)事屋”等,以一種詼諧幽默,通俗易懂的方式,免費(fèi)介紹文獻(xiàn)閱讀,課題申報(bào),數(shù)據(jù)庫(kù)分析,常用軟件使用等科研工作者時(shí)常涉及的基本內(nèi)容。這些公眾號(hào)把復(fù)雜的科學(xué)研究形象化,簡(jiǎn)單化,特別適合研究生理解學(xué)習(xí)科研工作的基本思路和邏輯線,在研究生起步階段幫助很大。此外,在免費(fèi)的基礎(chǔ)上,一些公眾號(hào)也提供如信號(hào)通路圖模板,生物信息學(xué)軟件教程等付費(fèi)服務(wù),可以滿足研究生在文章撰寫階段的需求。

      2 信息化社會(huì)為病理研究生科研能力培養(yǎng)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)

      海量的數(shù)據(jù),文獻(xiàn),資訊給腫瘤病理學(xué)研究帶來(lái)了巨大的沖擊,如何在有限的時(shí)間內(nèi),高效的獲取自己需要的信息成為新的挑戰(zhàn)[14]。以往的培養(yǎng)模式,更多的強(qiáng)調(diào)理論水平與實(shí)驗(yàn)操作能力,而忽略了計(jì)算機(jī)分析能力的培養(yǎng),在研究生的課程中也鮮有涉及[15]。而計(jì)算機(jī)水平的高低,極大的決定了其獲取理論知識(shí),掌握實(shí)驗(yàn)技能,分析生信數(shù)據(jù)的效率。因而,應(yīng)該通過(guò)“三位一體”的新型培養(yǎng)方式,把理論和實(shí)踐水平作為基礎(chǔ)和支撐,計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力作為保障,邏輯思辨能力作為核心,才能培養(yǎng)出適應(yīng)新時(shí)代需要的腫瘤病理學(xué)人才。

      2.1 提高研究生利用計(jì)算機(jī)處理海量數(shù)據(jù)的能力 下載的TCGA腫瘤數(shù)據(jù)庫(kù)的轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù),如何才能篩選到有意義的關(guān)鍵分子;送檢樣本的蛋白組學(xué)數(shù)據(jù),如何才能分析出下游的信號(hào)通路;收集的腫瘤患者臨床信息資料,如何需要核心的預(yù)后指標(biāo)。這些都需要研究生能夠熟練運(yùn)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。除了基礎(chǔ)的EXCEL,SPSS,Treeview等軟件的使用,網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)也提供在線數(shù)據(jù)分析功能,如GSEA,DAVID都能進(jìn)行信號(hào)通路分析。這些大數(shù)據(jù)的分析研究,如同第三方驗(yàn)證,更好支撐我們的研究結(jié)論,是現(xiàn)今腫瘤研究不可或缺的一部分。因而培養(yǎng)研究生掌握利用計(jì)算機(jī)處理海量數(shù)據(jù)的能力,是提高研究生能力的重要方式。

      2.2 強(qiáng)化研究生圖表呈現(xiàn)能力 所有的科研數(shù)據(jù),需要簡(jiǎn)潔明了的圖表;論文的科學(xué)假設(shè),需要直觀易懂的模式圖;論文的編輯,需要標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的方式。如何把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,以一種直接美觀的方式呈現(xiàn),是一門新的學(xué)問(wèn)。我們的課程設(shè)置和研究生培養(yǎng)要求中,對(duì)文獻(xiàn)檢索,課題設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)操作等內(nèi)容提出了高質(zhì)量的要求,卻忽略了科研數(shù)據(jù)作圖,科學(xué)假設(shè)模式圖的內(nèi)容。無(wú)法熟練地操作基本的作圖和統(tǒng)計(jì)軟件,更遑論用直觀的圖表展現(xiàn)大樣本數(shù)據(jù)??v觀高質(zhì)量的SCI論文雜志,圖表和模式圖無(wú)一不是美觀精致。研究生在進(jìn)行課題研究的時(shí)候,應(yīng)該學(xué)習(xí)以高質(zhì)量論文的圖表方式呈現(xiàn)研究結(jié)果,平時(shí)多留心互聯(lián)網(wǎng)的模式圖模板,利用PPT或者PS進(jìn)行元件拆分,在繪制模式圖時(shí)才能加以利用。

      2.3 始終強(qiáng)調(diào)研究生邏輯思辨能力培養(yǎng) 研究生的模塊化教學(xué)中,文獻(xiàn)檢索和閱讀,是培養(yǎng)研究生自主學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域最新成果的能力;實(shí)驗(yàn)操作,是培養(yǎng)研究生動(dòng)手能力;切片閱讀,是培養(yǎng)研究生病理診斷能力[16]。高度信息化的社會(huì),慕課,愛(ài)課程等平臺(tái)把系統(tǒng)化的大學(xué)課程帶向千家萬(wàn)戶,騰訊課堂[17],網(wǎng)易云課堂也有面向研究生培訓(xùn)課程,包括SCI論文寫作,實(shí)驗(yàn)操作,生物信息學(xué)分析等。知識(shí)的獲取變得便捷無(wú)比,使得即使在讀本科生,也能完成科研工作。但是科研工作不是單單讀文獻(xiàn),做實(shí)驗(yàn),統(tǒng)數(shù)據(jù),更為核心的是,通過(guò)完整的課題研究,培養(yǎng)學(xué)生的邏輯思辨能力。并不是所有課題都像計(jì)劃的一樣無(wú)比順利,真實(shí)的研究課題,會(huì)出現(xiàn)許多與假說(shuō)相悖的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,在排除技術(shù)問(wèn)題的前提下,如何合理的解釋,修正課題的研究方向,利用所在平臺(tái)的資源繼續(xù)推進(jìn)研究工作,這才是研究生在三年乃至六年的學(xué)習(xí)中應(yīng)該重點(diǎn)掌握的內(nèi)容。方法會(huì)過(guò)時(shí),熱點(diǎn)會(huì)冷卻,只有思路才是維持科研工作者銳意進(jìn)取,推陳出新的不竭動(dòng)力。所以,作為導(dǎo)師,不應(yīng)該為了課題進(jìn)展速度,就全部包辦,讓研究生淪為實(shí)驗(yàn)的機(jī)器;而應(yīng)該循循善誘,讓研究生經(jīng)歷磨難的“陣痛“,才能收獲能力的提升。

      3 展望

      大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,為腫瘤病理學(xué)研究生的培養(yǎng)帶來(lái)了機(jī)遇,也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。機(jī)遇,在于大數(shù)據(jù)時(shí)代的共享理念,讓知識(shí)的傳播變得方便,數(shù)據(jù)獲取更為便捷;挑戰(zhàn),在于研究生的培養(yǎng)目標(biāo)不斷提升,導(dǎo)師的能力要求不斷加強(qiáng)。利用互聯(lián)網(wǎng)豐富的資源,采用“三位一體”的培養(yǎng)模式,提高理論與實(shí)踐水平,強(qiáng)化計(jì)算機(jī)應(yīng)用技能,堅(jiān)持邏輯思辨能力培養(yǎng),才能訓(xùn)練出滿足新時(shí)代要求的腫瘤病理學(xué)研究生。

      利益沖突 作者申明不存在利益沖突

      作者貢獻(xiàn)聲明 羅韜:提出設(shè)計(jì)思路、實(shí)施項(xiàng)目及撰寫論文;姚小紅:修訂思路及實(shí)施項(xiàng)目;姚小紅:實(shí)施項(xiàng)目及審校論文;時(shí)雨、閻曉初、卞修武:指導(dǎo)項(xiàng)目實(shí)施

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