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第一百零一章 富人靠科技(第1 / 2页)

,我写的自传不可能是悲剧

如果有广东大妈对你说,年轻人不要赌*博吸大*麻。

放心,她不是认为你是坏人,而是劝告你,别读博、写代码。

而计算生物学,就是这样一个既需要读博,又需要写代码,而且从事的还是生物科学的神奇学科……

21世纪最关键的赛道是什么?

是生物和计算机科学!

而计算生物学,直接涵盖了两个超级赛道,看起来很牛对不对?

然而这个新兴学科目前的知名度却远不如其他的热门生物学科,简单来说…

看不到什么钱途。

现在大家都知道跨界的复合型人才宝贵,但是跨界跨不好,两边都没学精,全都是略懂略懂,那就成了拉胯了。

如果只是做到了厨师界中最好的裁缝,或裁缝界中最好的厨师那么为什么不直接用最好的厨师,或最好的裁缝呢?

理想的跨界,应该是所跨越的几个专业领域能够发生深度化学反应,达到

1+1>3的效果!

只有两个学科发生深度关联和碰撞,互相启发互相改进,而不仅仅是简单的物理叠加,这样的跨界,才是成功的跨界。

“这是另辟蹊径,放弃主攻,打起辅助了么…

只是看到这张照片,孟浪就完全能够明白这位兄弟的意思。

人的一生,精力是有限的。

即便自己培养出了一位爱因斯坦,你也不能要求他在解决相对论的同时,还精通古中文吧?

如今有小雨负责正面主攻,他最大的作用可不就是查缺补漏当辅助,给她刷各种“加速”了嘛。

生物学目前的分类大致可以划分为:生物科学、生物技术、生物信息学、生态学、整合科学、神经科学。

计算生物学,就是生物信息学中的一个分支。

对于大多数科学研究来说,有的科学家专注科研发现,而有的科学家专注研究方法。

传统生物的基础研究,更侧重如何发现,生物是主导,计算和算法之类的只能算辅助。

而计算生物学,则更专注于研究的“方法”本身,比如利用计算机建立各种生物研究模型。

相对来说,这更像是给生物学家打辅助的技师。

如果能够建立完善各种生物研究模型,对于特效药的研究效率肯定会有所帮助。

这就好比芯片设计,少了eda软件进行电路模拟仿真,不仅效率会大大下降,

就连成本都会飙升。

eda软件,就是这样一种科研攻关的辅助“加速器”!

与计算生物学相似的,还有仿生计算机学,也就是所谓的生物计算机。

只不过这两者一个是用计算机“辅助”研究生物学,另一个是用生物学“辅助”研究计算机,正好颠倒了过来。

这两个学科,无疑就是“生物学”和“计算机学”发生碰撞所擦出的爱情“火花”。

诚然,这两个学科在2018年这个时间点,其实还是处于萌芽状态,理论研究论文不少,但实质性的应用还遥遥无期。

毕竟一个碳基,一个硅基。

想要将这两个差异巨大的学科进行融合,就跟变形金刚和人类擦出爱情的火花一样,过程一定是充满了艰辛和曲折的……

但不可否认的是,这两个跨界学科潜力之巨大,完全不亚于几次工业革命。

别问孟浪为什么脑子里会有这些知识点,问就是三个字:兄弟多!

来自2040年的自己都墙裂推荐了,自己自然是从善如流的。

从长远考虑,医学需要生化实验室、活体临床试验等各种苛刻的附带条件,即便自己脑子里全是干货,短期内基本也是巧妇难为无米之炊。

现在砸在自己手里的几份未来医学文献还被束之高阁呢。

科研成果的转化及应用推广,只能等未来长青生物站稳脚跟之后慢慢孵化出来。

而时间,对孟浪来说是异常宝贵的。

二十年就那么长,浪费个一年半载的都是对生命极大的不负责任!

相对来说,从计算科学入手,门槛就低许多了。

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