有“牛文”不用，他用2篇“不上檔次”的論文當代表作

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本文來源于深圳灣實驗室，作者馮麗妃

他第一個把深度學習方法應用到蛋白質主鏈結構預測中，早在谷歌大熱的AlphaFold出現之前，他和他的團隊就發展了神經網絡回歸預測蛋白質真實二面角的方法，為端對端的蛋白質結構預測提供了基礎。海外旅居30余年，他獲聘美國、澳大利亞多所知名高校終身教職。

作為科學網百萬級“網紅”博主，除了科研外，他分享的“育女心經”同樣備受關注，兩個女兒分別進入哈佛和麻省理工讀書。

老當益壯，何以作為？周耀旗選擇了回國，到最充滿活力的城市，“做一些以前覺得不可能的事情”。

奇怪的是，他有Nature“牛文”不掛，卻在深圳灣實驗室的官網掛了兩篇“不上檔次”的論文當代表作。

談及背后原因，周耀旗直言：“一項科學研究的意義與是否發表在高影響因子期刊上并沒有直接關聯。”

周耀旗

回國：“跳出舒適區，突破瓶頸”

在哈佛大學做博士后期間，導師Martin Karplus曾告訴周耀旗：他曾經想每5年跳個槽。

這位2013年的諾貝爾化學獎得主曾從伊利諾伊大學香檳分校跳到哥倫比亞大學，再跳到哈佛大學。因為得到了最好的工作環境，此后他沒有再跳。

盡管無意“刻意模仿”，但周耀旗似乎“繼承”了導師的一些特點：愛折騰。周耀旗的科學生涯一直在“流動”。他在獲得美國布法羅大學終身副教授教職后，又先后獲評印第安納大學、格里菲斯大學終身正教授。去年3月，他加盟深圳灣實驗室，擔任系統與物理生物學研究所副所長。

“在一個地方呆久了，就明顯感覺到自己的思維方式、社交圈子慢慢被固化了，好像進入一個瓶頸，使得未來有點太舒適、安穩、可預測。如果一直這樣下去，科研就會進入一個死胡同。”周耀旗說。

為打破僵局，他不時會“強迫自己動一下”，通過環境改變帶來沖擊，跳出舒適區，突破瓶頸。“這很像我們在數學上找全局最優解，必須給點擾動，才能跳出局部最優解的陷阱。”他說。

不過，這樣做完全也有可能從一個局部陷阱跳到另外一個坑。

如何“避坑”呢？周耀旗的一個做法是“民主決策”。每次，他決定挪地方之前，都會征求家人同意，也會征求組內主要骨干的意見。“家人支持，科研伙伴愿意跟我一起走，我才動。這樣才能保證科研的連續性。”他說。

去年他從澳大利亞轉戰深圳就是如此。他在格里菲斯大學的三個伙伴也一起來到深圳灣實驗室。以這個班底為“種子”，他所在團隊一年來茁壯成長，目前已發展為一個包羅生物、物理、化學、人工智能計算和軟硬件等多學科在內的25人科研梯隊。他渴望更多的青年人才加入團隊。

談及為何會加入深圳灣實驗室這樣一個新型研究機構，周耀旗表示他很認同該實驗室常務副主任吳云東院士的理念：科研需要提供穩定的保障，讓一部分人能夠安心進行科學研究，做更具有原創性、引領性的探索。同時，在新研究機構里，可以參與文化塑造，使其成為一個促進創新的土壤。

“我也特別喜歡深圳，這是一個充滿活力、蒸蒸日上的城市；水漲船高，生活在這樣一個城市，我也更有活力、更有闖勁去做一些以前會覺得不可能的事情。”他說。

科研：“有一個成功就值，兩個就賺了”

根據創新設想，目前，周耀旗和團隊已在三個方向進行布局并展開攻關。在基礎研究方面，他們將延續在蛋白質/RNA結構預測上多年耕耘的專長，期望通過計算和高通量實驗的結合，在AlphaFold的成就上更上一步；在應用研究方面，他們利用AI、深度學習對生物、醫療大數據進行挖掘，希望設計出針對病毒和癌癥的生物藥、納米抗體，加速新藥的發現和應用；在研發方面，他們正在設計制造新一代的免疫印跡成像儀和自動進化儀，目標是超越國際頂尖水平。

無論是超越AlphaFold，還是研制新藥、研發新設備，無一不是艱巨挑戰。

周耀旗對此早有心理準備。在周耀旗位于深圳灣實驗室的網頁上有這樣一句話：“成功是建立在失敗的長期堆積和發酵的基礎上的。”這是他歷經無數次“失敗”的切身感觸。

周耀旗仍記得科研旅途中的“至暗時刻”：他剛開始讀研究生時，做的是液體統計計算。有整整一年，無論他計算什么，結果總和設想相反。最后他已經記不得換了多少個小課題，甚至開始自我否定“可能不是做科研的料”。

后來，連導師都覺得沒有辦法了，就請另一個教授一起帶他。或許是新導師的研究方向更適合，他一下子進入了狀態，觸類旁通，拔蘿卜帶泥，課題越做越多。博士生期間他成了“高產戶”——連出20多篇論文。其中多篇在液體統計理論上成為開創性的工作。“事后想想，沒有前面的失敗所積累，也就不會有后來的順利。”他回憶說。

此后出師組隊研究多年，生物實驗又讓他對挫折有了新的領悟：做計算遇到的困難都不算是事。由于生物實驗變量太多，一不小心就可能出錯，糾錯需要的時間特別長。在此過程中，有時，他們的一些設想研究了很多年，結果被別人先做出來了；有時，因為細節沒考慮周到，特別是沒有設計好陽性、陰性對照實驗，做了很長時間，才發現走錯路。

“這樣的教訓太多了，幾乎沒有一篇實驗文章不是跌跌碰碰地撞出來的，還有更多的實驗最后不得不放棄，完全可以說九死一生。”周耀旗說。

磨礪多了，讓他對挫折越來越“熟視無睹”，對要實現的目標更加堅定。

周耀旗與他的團隊

據介紹，一年多來，周耀旗和合作者經過探索，建立了兩種篩選新冠病毒木瓜樣蛋白酶抑制劑的方法，并找到一些抑制劑；研發的新一代免疫印跡成像系統已經建成工程樣機，正在進行各方面的測試；除了深圳灣實驗室、廣東省科技廳、國家科技部已提供的科研經費，他和團隊還想借助民間資本的力量，吸引更多的各方面人才來加快創新步伐，目前已經獲得一些投資，有望不久成立一家藥物創新公司。

“我們天時和地利都還不錯，人才也會越來越好。”周耀旗對未來充滿信心。不過，他并不指望所有項目都成功，畢竟是在做別人沒有做過的事情，需要在黑暗中摸索。

“有一個成功就值了，有兩個就賺了。”他說。

科學評價：高影響因子論文也可能是“追捧”

盡管成果不乏Nature“牛文”，周耀旗掛在深圳灣實驗室官網上的兩篇代表作所發表的期刊卻均非“高影響因子期刊”。

其中一篇關于新型抗肽菌研發的成果經過“8年抗戰”才取得，僅發表在影響因子為5的《美國實驗生物學聯合會會志》；另一篇關于第一個端到端RNA二級結構預測方法則發表于反響較為一般的《自然—通訊》。

對此，周耀旗認為，一項研究能夠發表在高影響因子期刊上，只能說它在某些方面得到了認可，甚至是追捧，但并不一定是原創性的工作。“一個0到1的原創性工作在剛開始時就像一只丑小鴨，往往不是很完美，只能發在專業雜志上，需要多年的進一步努力才能變得完美。”他說。

2007年，周耀旗和同事首次用神經網絡預測蛋白質主鏈真實二面角，當時誤差特別大，僅僅發表在影響因子3左右的《蛋白質》（Proteins）期刊。后來通過不斷地改進，才證明連續分布的二面角可以準確預測，為包括AlphaFold在內的最近通過二面角構建蛋白質結構的、端到端深度學習預測的突破提供了基礎。

另外，他最有影響力的工作——與團隊提出的一個蛋白質的新統計能量函數，當年僅僅發表在影響因子2左右的《蛋白質科學》（Protein Science）期刊上，卻有超過1000的引用。

盡管他本人在博士后期間也曾發表過Nature文章，但他認為，這篇文章并不算自己最好的，也并非引用率最高的論文。

“要搞懂化學物理原理非常有挑戰性，而Nature這樣的雜志對此卻不感興趣。對他們來講，發現一個分子的功能才更有新聞價值。”Karplus曾對周耀旗說。而Karplus本人有四篇文章曾創下過千引用率的成績，其中只有一篇是在高影響因子期刊Science上發表的。

“新思路、新方法很重要，會不會有很大的影響往往需要很長的時間才能知道，不是能夠以平均三年引用所代表的短期影響因子可以判斷出來的。”周耀旗說，他建議要改變影響因子的計算方法，而不能被它牽著鼻子走。

在人才衡量方面，周耀旗主張以匿名小同行審議為基礎，通過多個指標，包括近年創新能力的走向來共同判斷，而非僅僅以論文所發表期刊的影響因子“論英雄”。

“深圳灣實驗室對科學研究或者對科學家的評判標準還在建立中，相信會有比較專業的方法。”他說。

周耀旗與團隊

回國感觸：“年齡一刀切是‘緊箍咒’”

作為一名跨文化科學家，回國一年多，周耀旗深感國內科研水平飛升，國內的科研文化和環境也有很多讓他喜歡的地方。

“科研信息流動快，國際重大科研成果在國內中文的傳播幾乎是同步的；人與人之間交往、合作很方便，微信群里喊一聲就可以，越來越多的人對開放合作很友好；各級政府都對科研都很重視，從國家、省、市、一直到區政府都有各種各樣的科研計劃和人才項目，經費渠道相應比較多。”他舉例說，更重要的是年輕人朝氣沖天、生機勃勃，未來非常可期。

不過，世界上也沒有一個完美的地方，周耀旗同時認為國內一些科學制度和文化尚待改善。

例如，在人才培養方面，博士后時間過短。國家對博士后只有兩年補貼使很多人認為博士后只需要兩年就夠了。其實博士后才是培養獨立思考能力的最重要時機。他本人也是在五年的博士后鍛煉中真正知道如何從大處著眼、小處著手做科研。

在科研項目方面，很多項目指南太細，把科學創新項目當工程項目做，盲目追求大團隊，指標定量，數論文、數ZL，不僅僅束縛了創造力，也壓制了競爭力。

在人才隊伍方面，我國各級政府各種人才項目很多，但對人才的年齡“一刀切”卻是許多人的緊箍咒。同時，人與人之間，不管其性別、年齡、或者地位，在科學真理面前必須平等，才能發揮出每個人的最大潛力。國內在這方面還有很長的一段路要走。另外，不拘一格、慧眼識才的伯樂也是目前最缺的。