excel学习库-BioArt独家访谈｜解放军总医院一个外科小大夫的科研梦

编者按：2020年5月20日，Nature杂志在线发表了解放军总医院第五医学中心（原军事医学科学院附属307医院）刘兵研究组、暨南大学基础医学院兰雨研究组、新加坡免疫协作组/上海市免疫学研究所Florent Ginhoux研究组合作完成的最新成果——单细胞分辨率解析人类巨噬细胞发育（Deciphering Human Macrophage Development at Single-Cell Resolution）。来自刘兵研究组的博士研究生公彦栋是这篇论文的共同第一作者，他承担了主要的转录组数据分析工作，这也是他继2019年10月于《Immunity》杂志发表“单细胞精度解析人类T淋巴细胞起源及胸腺器官形成”的工作后再度问鼎国际权威学术期刊。半年多时间就有两篇以转录组数据分析结果为基础框架的重量级文章发表，承担主要分析工作的公彦栋想必一定具有多年生物信息学学习及分析经验吧。事实上，距离他开始独立承担课题分析工作仅两年有余，而前期的学习、摸索、熟悉过程也不足一年，除了过人的领悟思辨能力，其勤奋程度也可见一斑。令人意想不到的是，4年前，公彦栋还是一位乳腺外科大夫。2014年6月，公彦栋以国防生的身份毕业于西安交通大学临床医学专业，应届考入军事医学科学院，并在其附属307医院乳腺外科继续深入临床实践学习。2016年，不断开拓进取的他加入了刘兵研究组开始博士研究生阶段的学习，在一个全新的领域开启了新的征程。彼时，适逢刘兵研究组与汤富酬研究组、袁卫平研究组紧密合作，首次于《自然》杂志发表单细胞水平解析造血干细胞形成的突破性成果。单细胞技术的出现及其快速发展丰富了科学家们对于细胞异质性及细胞功能的理解，同时也使科学家们能够从染色体水平、基因水平、表观水平、转录水平、蛋白水平甚至是细胞空间位置等多个维度来认识单个细胞，而所有认识得以实现的基础都依托于生信分析工作者对大数据的抽丝剥茧。以下为BioArt对公彦栋的专访： Q1：“为什么对生物信息学如此感兴趣？” “这主要起源于我硕士期间留下的一个遗憾。我曾经做过一个‘利用RNA-seq寻找乳腺癌预后分子标志物’的研究项目，当时经过一番周折好不容易拿到了测序数据，却苦于没人分析，数据一再搁置，最后自己想做的东西被别的研究组抢先发表。从那一刻起，我就暗下决心要自学生物信息学。机缘巧合的是，2016年来到刘老师实验室读博，刘老师见我的第一面问的问题就是‘你愿不愿做生物信息学？’，这一想法与我不谋而合，现在回想起来真有一种命运与缘分的感觉。从16年至今，接近四年的生信学习时间，如果非要问我为什么喜欢生物信息学，我觉得除了当初的那份执念外，更多的是我喜欢手拿生信的钥匙，第一次揭开事实真相的那种激动人心的感觉吧。” 小试牛刀，初露锋芒兴趣帮你打开大门，勤奋与坚持让你走得更远。李宗城博士承担了当时研究组大部分的生信分析工作。2017年春天，正式进入研究组后，公彦栋如愿以偿加入了生信队伍。 Q2：“从临床研究跨越到生物信息学过程中，你遇到的最大的困难是什么？” “万事开头难，即使兴趣是最好的老师，对于一直从事临床工作的我来说，最初两个月的学习也可以说是非常难熬的。当时读着一连串的代码就像是读天书一样，经常为了看懂几行代码能忙到深夜，单单是编程类的入门教材《R语言实战》和《python编程：从入门到实践》就读了不下五遍。也有很多次想打退堂鼓，但是硬着头皮一遍遍地学习，加上不厌其烦地向师兄请教，一切也就逐渐好起来了。”他强调道，“开始学习一门新的知识，自主学习和独立思考固然必不可少，但生信的学习过程中，善于请教也同样重要，因为你遇到的问题大部分都是别人踩过的坑或者走过的弯路。在生信学习之初，城哥（李宗城）和生信技能树等生信论坛都给了我很大的帮助。” Q3：“你认为个人具备哪些基础条件适合从事生物信息学分析工作？对于零基础新手你又有什么建议呢？” “从事生物信息学分析工作，最好的当然是有较好的数学基础以及编程基础的，但是除此之外我觉更为重要的是坚持和勤奋，简单的道理就是熟能生巧。对于初学者的建议，我总结为‘四多’即多写、多思、多问和多搜。多写就是自己多写代码，最忌讳的就是一味地粘贴别人的代码，而不自己动手；多思就是遇到问题要多思考，逐步提高自己解决问题的能力；多问除了多向前辈请教之外，互相之间多交流也非常重要，我们实验室内部的生信小组很多时候都给了我很大的帮助；多搜则是我们解决问题和排除bug的重要的方式，google、github和biostars等都是生信学习非常好的工具。” 经过系统的基础理论学习，公彦栋开始尝试实战分析，“善于利用已发表的数据进行数据重现性分析是检验自己以及提高自己的重要方式，独立分析然后检验你的分析成果，看着自己敲下的一行行代码转变为矢量图，再通过AI（adobe illustrator）软件进行排版处理出图，这个过程既有趣又有挑战性。” 理论学习和数据实操都有一定进展后，公彦栋向导师刘兵研究员和兰雨研究员汇报了自己生信学习的阶段成果，这次汇报让导师刘兵看到了这个山东大汉粗犷外表下处理及展示数据的天赋和细腻。很快，在与导师进一步沟通后，他接手了博士生涯第一个单细胞转录组分析工作，期于构建小鼠胚胎期T细胞发育及胸腺器官形成的分子图谱。 T细胞作为人体获得性免疫的重要组成部分，在机体抵抗外来病原体的入侵、肿瘤细胞的免疫监督以及维持机体的免疫稳态中发挥重要的作用。理论上，一个造血干细胞就能够重建整个造血系统，产生血液系统所有的成熟血细胞，包括血小板、红细胞及白细胞。然而，不同于多数血细胞在骨髓中完成发育过程，T细胞的发育依赖胸腺特殊的微环境，需要在胸腺发育成熟。尽管T细胞发育相关的机制研究已经非常透彻，但单细胞技术仍为研究免疫系统发育带来了新的机遇。四郊多垒，一往无前竞争压力下，勤奋工作的同时，快速课题推进依赖于阳光合作与高效交流。令人遗憾的是，当公彦栋刚拿到第一批小鼠胚胎胸腺数据进行处理，国际上就发表了类似研究思路的图谱文章，一时间课题的推进陷入了僵局。然而，新的突破口出现了。这一次，他们把目光投向了由于技术手段限制研究进展更为缓慢的人胚胸腺发育。该课题聚焦早期也就是人胚胎期胸腺器官刚刚形成的时间段，更关注T细胞的起源，也就是胸腺与上级生血和造血器官的联系，以及早期T细胞发育涉及的分子调控及与胸腺微环境细胞的相互作用，阐明相关基础理论知识必将为指导体外功能性T细胞再生提供重要的理论支持。 2018年6月27日，搭档曾扬博士和博士研究生刘晨进行了第一次珍贵的人胚胸腺建库测序实验。两天后，她们意外而惊喜得获得了第二个宝贵的样本。整个建库测序流程需要一个月时间，等待转录组数据交付的日子里，公彦栋与搭档继续深入调研背景知识，“负责实验的同学读的相关文献相对更多，对生物学的理解更深，我们需要不断沟通调整分析思路，充分解读测序数据，获得更全面的生物学认知。” 11月，来自四川大学的胡洪波研究员也正式加入了课题研究。在这半年多的合作过程中，合作团队间频繁且顺畅的交流也大大推动了课题的进展。据公彦栋回忆，平均每月胡老师都会亲自来实验室讨论一到两次。“讨论之余，刘老师、胡老师、其他合作团队老师和我们实验室的同学们也会组织踢足球、打篮球等活动放松身心，刘老师还为我们每个人都定制了队服。” 探索人类T细胞起源的同时，公彦栋迎来了博士生涯的第二个机遇和挑战——搭档边志磊博士及博士研究生黄涛、柏志杰、施卉等解析人类巨噬细胞的发育过程。巨噬细胞是一种经典的固有免疫细胞，通过介导先天免疫和获得性免疫，在机体对抗感染以及调控组织炎症中发挥重要的作用。同时，作为免疫系统可塑性最强的组织驻留型细胞，巨噬细胞几乎存在于所有的组织中，并在胚胎期器官的发育、物质代谢以及组织修复中扮演重要的角色。此外，巨噬细胞因其所在的位置不同，其功能也具有多样性，例如脑中的小胶质细胞具有调控神经元活性以及突触修剪等作用，肝中的库弗细胞则参与了细胞碎片的清除以及调控铁代谢平衡等过程。过去，一般认为组织驻留型巨噬细胞来自于循环血中的单核细胞转换。然而，随着新的小鼠模型的建立，越来越多的研究表明，除肠道和真皮的巨噬细胞外，大多数的组织驻留型巨噬细胞均来自于胚胎期造血。它们在胚胎发育过程中定植到组织中，进行自我更新和维持，并在器官的形成中发挥重要的作用。虽然研究者对于小鼠胚胎期组织驻留型巨噬细胞的特征和发育已经研究地较为清楚，但由于在人胚发育早期捕获的目的细胞数量有限，巨噬细胞的起源、发育以及组织驻留型巨噬细胞的特化等科学问题尚未得到解答。而解决这些问题不仅对认识和理解巨噬细胞的发育有重要意义，对理解巨噬细胞相关疾病的发生机制、寻找疾病相关的分子及细胞靶标也具有重要的现实意义。同时应对两个重要课题，公彦栋所面临的压力可想而知。尤其，国际上创建人类细胞图谱的研究团队也在对人胚胸腺进行数据挖掘。强大对手带来的竞争压力，使他们更加斗志昂扬。为了能尽早投稿，公彦栋时常工作到深夜两三点，不断学习、尝试新报道的不同的分析方法，从不同的角度展示数据，与导师、搭档一同讨论发现数据中暗藏的生物学启示，从而指导后续的生物学实验，最终产出简洁明了而信息量巨大的研究图，即使读者没有细读过文章，仅仅看图和图例就可以轻而易举地了解整个科学故事的脉络。 Q4：“据我所知，结束’胸腺’与’巨噬’课题后，你陆续接手了5个课题的生信分析工作，你是如何找到这其中的平衡点的？” “同时负责多个课题似乎是生信分析为主的研究生永远避不开的问题，其实我觉得最主要的是做好时间的分配。我会将课题分为探索性课题和时效性课题两类，对于探索类的课题，我习惯将初步的分析报告以及能够进行简单交互式可视化的工具同时交给合作者，这类课题需要合作的同学投入更多的精力。而对于时效性比较强或者存在竞争的课题，就需要我放更多的精力在上面，以求最快时间内完成。” Q5：“你认为怎样的合作方式最利于课题的推进呢？” “在有限的时间和巨大的工作量面前，有效地与合作者即生物学背景的研究生进行高效的交流是推进课题的关键所在。我认为课题开展前充分的讨论是提高效率的关键，我把它总结为‘三个一’，即一个Excel、一个ppt和一个面对面的背景讨论。拿单细胞转录组数据来说，一个Excel主要是要对研究的群体以及相应文献报道的特征进行汇总；一个ppt是指对研究的背景特别是别人已发表的数据进行汇总；一个面对面的讨论是指合作双方对既往研究以及下一步研究的思路进行细致的讨论和探讨。” Q6：“如果生信分析结果与生物学实验结果出现矛盾，这时应该如何处理呢？” “生物信息学工具是借助于数学模型或统计学原理来尽可能模拟生物学情景并进一步解析生物学问题。因此当生信分析的结果和生物实验结果矛盾时，在生信角度应该首先进一步明确生信分析工具的应用的前提与我们研究的问题情景是否一致；另一方面可以使用多种分析工具来进一步明确结论的可靠性；最后，在排除生物学实验的问题之后，寻找生信结论与生物学实验矛盾的合理解释，同时针对性开发合适的软件也是势在必行。” 展望未来，志存高远应用单细胞多组学技术研究和解析临床问题，实现基础与临床研究的连接与转化。 2019年6月，“巨噬”与“胸腺”文章相继投给《自然》和《免疫》杂志，编辑的反馈都非常积极。但随后，一次又一次的修改意见接踵而至。 “数据的重复性是被反复提及甚至质疑的，但是人胚的研究和小鼠不同，每一例样本都来之不易，实现每个时间点的重复难之又难。另外，我们的两篇文章涉及到的重要科学发现都依赖于对细胞群体间发育轨迹的预测，而有的评审人不信任这种预测，我们要应用多种预测工具间的相互佐证去说服他们。” 为了应对这些暴风骤雨般的修改意见，会议室里便经常是你方唱罢我登场，在导师的指导下逐条讨论解决办法。从会议室出来，搭档们就围坐在公彦栋身边，这边出图，那边排版，他们成了实验室里来得最早走得最晚的人。 2019年9月12日，《单细胞精度解析人类T淋巴细胞起源及胸腺器官形成》一文被《免疫》杂志正式接收。投稿权威学术期刊到最终接收不到三个月的时间，对任何一个研究组来说都是很幸运的。意外而又惊喜的，免疫发育领域的知名专家Ellen Rothenberg发表了相当积极的同期评述，这代表了对该工作的充分肯定！

《单细胞精度解析人类T淋巴细胞起源及胸腺器官形成》文章首页 “我们实验室的传统从投稿到接收的每个重要阶段都非常有仪式感，重要作者和老师各拿一张最喜欢的研究图拍合照，也和所有的研究图一起拍单人照。”照片里的公彦栋双手抱臂坐在桌前，面前是他的“宝藏”呈扇形摊开，稍显黝黑的面庞衬出一口大白牙，笑容里的喜悦和成就感呼之欲出。

文章接收后的公彦栋 2020年3月11日，振奋人心的消息再次如期而至——《自然》杂志正式接收了《单细胞分辨率解析人类巨噬细胞发育》一文，这项研究的发表填补了人类巨噬细胞发育研究的空白。

《单细胞分辨率解析人类巨噬细胞发育》文章首页公彦栋感言道：“两个代表性、重量级的研究结果的发表为我博士阶段的工作画上了完美的句号。” Q7：“毕业后有什么打算呢？仍然从事生信分析工作的话，与计算生物学专业的生信人员相比，你认为自己有什么特色和优势呢？” “大数据时代的到来使医疗领域进入了精准医学时代，如果说大数据是人类医学研究的宝藏的话，那么生物信息学就是打开这个宝藏的钥匙。我最大的不同或者说优势在于，五年的临床医学学习以及两年的硕士临床实践奠定了我较好的医学素质，并且对临床研究的问题、难题有更深的切身体会。因此我更清楚怎么用好生物信息学这把钥匙，或者说怎样把这个工具用到最合适的地方。实现基础与临床研究的连接与转化一直是我的兴趣所在，今后的工作除了立足现有的研究成果，继续深入探索基础科学问题外，另一方面，应用单细胞多组学技术来研究和解析临床问题也是我未来最想干的事情。通过大数据分析我们能够寻找疾病发生的病因及致病的分子机制，并能够指导疾病的分型、预后预测以及筛选分子标志物和分子靶标，最终实现个体化治疗，从根本上解决因粗糙的治疗方案导致的患者治疗不足及治疗过度导致的医疗资源浪费等问题。这些都依赖于对临床问题的充分认知和对大数据的生物信息学分析，而这也是我所拥有的优势，结合我们在医院工作带来的优势，相信可以为疾病的精准‘诊断’与‘治疗’贡献自己的力量。”

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BioArt独家访谈｜解放军总医院一个外科小大夫的科研梦2024-04-25 19:01:36

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