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如何正确评价颜宁教授的学术水平?
作者:幕临沧海的月色叔 | 2024/8/15 12:21:33 | 浏览:1401 | 评论:0

很多人误解认为国内施一公、颜宁教授和他们的徒子徒孙都是靠着冷冻电镜灌水的沽名钓誉之辈。更有很多人认为这个学科不重要,只是被恶意炒作起来的。


还有人认为国内只有施一公、颜宁教授得到了冷冻电镜的红利,因此批判他们。这些说法都不太公平。借着上一篇文章,继续谈谈国内结构生物学发展态势,以及如何正确的评价颜宁教授的科研能力。

如何正确评价颜宁教授的学术水平?
施一公和颜宁教授都在07年左右回国,作为外来的鲶鱼,水平直接高出国内所有人一大截。一个人发表的CNS文章和当时和整个清华大学可能可以媲美。


颜宁教授主要是因为膜蛋白领域异军突起,变成能和施一公教授比回国后CNS数量的人。她2014年之前都是使用X射线进行晶体的衍射实验获得蛋白质结构的,14年底才发表第一篇冷冻电镜的文章。


注意,这里绝对不能说冷冻电镜才成就了施一公和颜宁教授。冷冻电镜革命的时间点是2013年程亦凡教授点燃的,因此2014年以前施一公颜宁教授发表的几十篇CNS文章全部都是用晶体学发表的!人家本来就水平好,而且清华当时赌了冷冻电镜的革命就发生在这几年,事实证明,施一公为首的清华大学团队赌对了。


如何正确评价颜宁教授的学术水平?


程亦凡教授,本科毕业到助理教授花了24年,2021年也因为在冷冻电镜革命上的贡献,当选了美国科学院院士。成为大器晚成的大牛。另外可能很多人不知道的是,程亦凡教授靠着跑步瘦了80斤。是一个妥妥的励志榜样。

如何正确评价颜宁教授的学术水平?


说回颜宁教授:


颜宁教授回国前五年发表了十篇CNS,用的全是晶体学。后五年转了冷冻电镜也是十篇CNS。各有千秋而已,不用厚此薄彼的觉得冷冻电镜秒杀一切。事实上国内很多单位都有冷冻电镜了,包括清华在内也没人能媲美施一公和颜宁教授的CNS数量,而后更是有香港的结构生物学院士因此转向了其他生物物理学的方向,找到自己的最佳位置。


这就是颜宁教授目前真实的状况。人家的确在膜蛋白领域的结构生物学水平就是这么高。不是因为冷冻电镜,就是水平高。

颜宁团队从2014年到2023年(截至2023年3月20日)在Nature (9篇),Science (10篇),Cell(7篇),Cell Research(6篇),PNAS(12篇),Nature Communications (8篇),Protein Cell (5篇)及Cell Reports(2篇)等发表78篇文章(包括综述及研究论文)(文章后附列表),专注于膜蛋白结构的解析,尤其是钙离子及钠离子通道蛋白。


可以说,颜宁教授就是国内膜蛋白领域最顶尖的学者 已经超过了施一公教授在这个领域的造诣。


因为水平高,清华又有全世界最好的条件。所以人家才可以去普林斯顿帮助建设结构生物学方向,做讲席教授。并不是什么负气出走,而是去母校普林斯顿帮忙“扶贫”这个方向。


事实上 颜宁教授当时还有好几个有竞争力的offer,包括加州理工学院也给了她很高的职位希望她加盟,帮忙建设结构生物学方向。


杨振宁先生也曾经评价,杨先生本人自然不懂结构生物学,但是从这个讲席职位来说,普林斯顿是不可能把这个职位给到一个平庸的研究者的。这也侧面说明,颜宁教授不但在国内是网红,在国外,也是一个声名卓著的顶级大专家。这和很多中国的所谓大牌教授去了国外不可能被重点对待有本质区别。


国内圈子混的好,不代表国外认可。但是颜宁就是可以在国内圈子混的好的情况下被国外高度认可。这就是人家的本事。


颜宁教授,在二次海归前,不但接连当选美国科学院外籍院士和美国艺术与科学院外籍院士,也拿到了香港大学院长、香港科技大学院长等很好的offer。最后深圳处于对她水平的信任,把深圳湾实验室托付给她,也希望她建设一个新型的医学科学研发机构,深圳医学科学研究院。香港和深圳对她的信任,这本来也是对其学术水平的极高肯定。

如何正确评价颜宁教授的学术水平?


另外回答两个别人觉得尖锐的问题:


颜宁教授是不是被AI冲击后在美国拿不到经费了?


不是,颜宁教授除了在美国申请了少量经费试了试美国的科研经费系统以外,自己作为冠名讲席教授的经费是她一直没有花完的。AI并没有对于最顶级的结构生物学家造成拿不到经费的冲击。


颜宁教授回国之初瞄准膜蛋白的原因就是因为,膜蛋白实在是太难做了,没有多少团队解析成功了膜蛋白的结构。因此她才初生牛犊不怕虎的挑战膜蛋白,这本就是一种科研品味的体现。


颜宁教授是不是被AI卷的快没工作了?

先放一张颜宁教授自己的回复以嗜读者:

如何正确评价颜宁教授的学术水平?


AI只是工具,颜宁教授的膜蛋白没有足够的数据可以训练它,自然没办法准确预测。


另外,动态结构、大复合物的结构、结构里面藏着的暗物质(脂类、糖类等)都不是AI可以随便预测的,更不可能预测准确,在这些领域AI还没有办法训练的很强大。


说的通俗点,膜蛋白领域AI的强大是需要颜宁教授这样优秀的人先解析出更多的膜蛋白结构,然后AI才能对这一类问题变强。否则没有办法。


AI只是工具,让结构生物学家提高自己的研究效率而已。世界最顶尖的高手都是拥抱AI的,怎么可能和AI抢饭吃呢。

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