2024年05月02日
西交利物浦大学理学院生物科学系的助理教授魏震博士及其博士生叶昊凯，在生物科学领域的顶尖期刊《核酸研究》上发表了一篇开创性的计算生物学研究论文。该期刊目前的实时影响因子高达16.191。他们在该工作中构建了一种创新的机器学习系统，有效地校正了MeRIP-Seq组学数据分析中的抗体非特异性结合问题，对于精确检测RNA上的m6A修饰具有重要贡献。
文章链接：https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkae280/7650569?login=true
这一创新方法在生物信息学领域具有特别的意义。生物实验中的技术误差经常对“基准数据”的品质造成损害。相较之下，在熟悉的机器学习领域，如自然语言处理和图像识别，模型一般是基于大量高质量、标注清晰的数据进行训练，从而可以清楚地区分准确与不准确的解读。然而，生物信息学领域内固有的实验误差的频繁出现，为机械学习的建模工作带来了独特的挑战。魏博士领衔的研究团队开发了精确的机械学习方法来应对这一问题，旨在降低噪声并提高信号检测的准确度。这一进展对于整个领域来说至关重要，它赋予了研究者们分辨真实生物信号与常见的实验误差的能力，而这些实验误差在组学数据分析中是普遍存在的难题。
这篇论文的发表过程充满了挑战，耗时18个月。魏博士与叶同学投入了整整一年时间来完成初稿，并在接收到审稿人的修回反馈之后，又用了六个月的时间进行论文的修改。顶刊审稿人的要求非常严格，在这一修改过程中，他们补充了大量的新的数据集和计算分析，试图找到全面的证据来验证所采用的机器学习模型的有效性。最终，实验结果有力地展示了他们的方法在不同数据集和应用场景中，都能实现更为精确的生物学发现。
借此机会，魏博士积极鼓励所有本科生以及研究生，尤其是硕士和博士研究生，投身于发表自己的研究成果。他着重强调了为科学进步做出坚实和创新性贡献的重要性，并分享了自己的观点：“发表研究论文是一项需求严谨和细致的工作，不仅要制作多幅高质量的图表，还要从多个角度确保自己的观点经得起验证。此外，研究论文的每一个环节都需要精雕细琢，从图表细节到文字表述无一不需慎重考虑。发表的核心是要找到最佳途径，将复杂的信息以清晰而有力的方式传达给广大读者。”
在深入了解西交利物浦大学理学院（SCI）的环境后，魏博士对学生们有能力在科研上取得显著成果充满了信心。论文的第一作者叶昊凯和通讯作者魏博士都是在西交利物浦大学理学院生物系完成了本科学习之后才踏上学术道路的。魏博士进一步强调了营造一个支持和激励博士生的环境的必要性。他表示：“在我们理学院和西交利物浦大学，我们更重视培养学生的成长心态，相信学生对知识的好奇心和对专业领域的热忱，比课业成绩等传统评价标准更为重要。”
叶昊凯同学作为文章的第一作者，也是魏震老师的第一个博士生，对这项工作的发表做出了最关键的贡献。他工作勤奋，对科研成果的展示投入极大的心力，处理每一个细节都非常细致和用心。此外，叶昊凯同学的沟通能力出色，他总是保持积极乐观的心态，这极大地促进了科研项目的顺利进行。
理学院院长John Moraros教授指出，这篇论文的发表不仅体现了理学院和西交利物浦大学致力于培养具有高影响力的科学研究人才的决心，而且也展现了西交利物浦大学在培育新一代科学家和研究人员方面的重要作用。通过这样的成就，理学院与西交利物浦大学持续坚定地为全球科学界做出贡献，并强调进行精细研究及保持学术探究的毅力是多么重要。
素材与校对：魏震博士
2024年05月02日