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user: 3. “公器”的来由：建立学术新范式的尝试 BIND等生物学数据库之所以出现，主要是生命科学的学术范式发展到一定阶段的历史产物。可从以下三个方面来说明。 3.1. 顺应了学术共同体的新需求 近数十年来，分子生物学实验室的基本研究范式逐渐成型，即在数据库中已有的信息进行分析的基础上，设计实验，进而完成对问题的判断。20世纪70年代，DNA测序技术以及转基因技术出现之后，分子生物学呈现出爆发式的增长。到了80年代，PCR (polymerase chain reaction)技术的发明又给它注入了一针新的催化剂，从此几乎所有生命科学领域的前沿课题都集中在分子层面了，每天由全世界的生物实验室产生出数以千万碱基对计的核酸序列，从中可能翻译出的蛋白质也有成百上千。如此海量数据的产生，导致了生物信息学这样的分支学科产生，它侧重利用计算机对生物数据进行分析。1991年在英国的《自然》杂志上刊登了一篇W.Gilbert撰写的短文，指出在生物学研究领域正在兴起新的范式，因为所有的“基因”都将可以从数据库里读取，所以今后生物学研究的起点将是从理论猜测开始，然后才转向实验去验证假设。 随着越来越多的生物基因组序列被测定，人们开始更多的关注基因功能的研究。生物分子要实现其功能，首先要与其他分子相互作用，因此对于感兴趣的分子，证明它会与其他哪些分子有相互作用，是研究其功能的首要步骤。鉴于生物分子的多样性，以及实验结果的复杂性，一个研究者如果想在某个生物分子的功能上进行一些开拓性的研究，往往需要阅读上百篇文献才能获取有关的基本信息。这种情况下，如果有一个数据库汇总各种生物分子相互结合的信息，将会使研究的准备阶段效率大为提高。随着越来越多的蛋白质组学研究成果的发表，人们对于方便的存储和管理这些信息的需求也就越强烈，也正是出于这种需求，BIND数据库应运而生了。 3.2. 受到“开放式科学数据”理念的影响 随着科学数据库的数据量与数据复杂性的增加，科学数据库的管理视为“最重要的新兴需求之一” [ 13 ] 。“开放式的科学数据(Open Science Data， OSD)”能够提供一种高效、廉价获取科研数据的方式。OSD的思想萌芽出现于1950年代。随着互联网的发展，数据作为公共资源的呼声不断，1995年OSD的构想得到国际科学理事会(International Council for Science， ICSU)的支持。此后，开放数据的获取得到越来越多的学者与公众的认可。不仅一些影响大的机构和学科领域，如NASA、地学、化学等开展了相关行动，生物学领域著名的“人类基因组计划”也是积极响应者。BIND的管理理念显然承袭了OSD的模式，在Bader的博士论文可找到相关表述。2005年XML大会明确可扩展标记语言(XML)对OSD的支持。BIND很快就找爱荷华州立大学为BIND做了相应的技术改造，使得数据符合XML规范，并提供了XQuery 查询机制，提高了强有力的数据存储和分析能力，数据索引、排序、查找、相关一致性等 [ 14 ] ，而且还符合美国(ASN)与万维网联盟(W3C)制定的相关国际标准，例如ASN.1与XML DTD [ 9 ] 。数据库升级后，BIND的管理者与团队仍然坚持原有的理念——为全世界的研究者提供“免费的”信息与数据分析工具 [ 15 ] 。 3.3. 以非营利性作为应对同质化竞争的一种策略 在本世纪到来之前，分子生物学的大部分工作集中在研究生物分子的结构，对核酸而言，主要指其序列；对蛋白质来说，还包括折叠而成的高级结构。世界各国建立了大大小小的许多数据库管理这些信息。这些数据库的内容虽有差异，但彼此也有重叠。为了形成特色，Hogue团队赋予了BIND若干重要的特征，以确保其在同行之间的优势。从BIND的内容和数据形成方式上看，它有如下特点： 1) 内容全面。BIND囊括了生物分子间，以及生物分子与非生物分子间的各种相互作用。收集分子间相互作用信息的数据库，BIND并不是第一个，比如加州大学洛杉矶分校在1999年就构建了一个关于蛋白质相互作用的数据库(Database of Interacting Proteins，简称DIP)，根据最新的统计其中已经收集了57，683条蛋白质相互作用的记录 [ 16 ] 。更早些时候建立的有专门收集大肠杆菌代谢途径的EcoCyc数据库，它是由斯坦福研究所(Stanford Research Institute，简称SRI)维护的，现在已经扩展到了506种生物。到了2000年前后，同类数据库大量涌现，有些专门收集某些分子的相互作用，有些专门收集某种模式生物的相关数据，它们大多只是某个大学或研究所下属的项目，因此数据类型各有侧重，并且规模都比较小。在2003年《核酸研究》杂志对所有生物学数据库所做的统计中，列举了9个关于分子间相互作用的比较有代表性的数据库，BIND是其中唯一全面收集各种分子相互作用信息的，并且这个记录至今仍未被打破。 2) 数据质量高。BIND的数据大部分由人工生成，因此质量高，可靠性强。在设计之初，BIND就着重考虑了数据质量的问题。数据主要有两个来源：经过同行评议的文献和全球重要的生物信息机构的发表物。这些来源的数据库须经过人工处理后才入库。因为一个BIND记录的生成需要由两个管理员配对完成，其中一个先阅读文献、从中提取信息、录入数据库，另外一个则要对录入的信息进行审读，校验。一般来说完成这样一个过程需要两天，但考虑到时差的关系，如果由分别处于北美和亚洲的两个管理员配对合作，就能在24小时以内完成。虽然在设计上也允许用户上传数据，但校验的过程实际上还是需要管理员亲自阅读相关文献，这样才能保证数据生成标准的一致性。管理员们平均每个月要审读2000篇以上的最新研究文献 [ 17 ] ，从中提取分子间相互作用的信息，并按照BIND的格式要求进行录入和注释。相比之下，GenBank的数据生成方式基本是由使用者上传，经过数据库管理者简单的校验后就可上网共享。 3) 与其他数据库的良好关联性。一个数据库与其他数据库的关联性高低，将极大的影响这个数据库的价值。由于曾经在NCBI工作过，Hogue从一开始就使用了NCBI提供的软件编写工具来开发BIND，并且BIND一上线就与Genbank等NCBI所属的数据库实现了交互检索。不久之后，BIND又与包括Nature， Science在内的77种刊登分子生物学研究文章的杂志建立了合作关系，这些杂志会把相关文章在发表之前交给BIND管理员们阅读，让他们从中提取出分子间相互作用的信息，输入数据库，并赋予数据库编号(BINDid)，这样当文章发表时就会附上BINDid以便读者参考。这种深层次的合作是BIND的创新，并且至今同类数据库大多都无法做到的，因而也为BIND增添了不少附加值。同时对于某些信息，如果其他数据库中已经做过相应的记录，BIND也会给出链接，以便用户追溯，而这种连接通常都是单方向的。由此也带来一个好处，BIND与其他同类数据库相比，效率可能是最高的。比如DIP从1999年到2009年的10年间只产生了5万多条记录，而BIND从2001年到2005年就产生了将近20万条记录(远远多于最初设想的8万条)。 4) 注重生物学家的研究需求。BIND设计者要求制作数据时，全面考虑生物学家们如何才能方便快捷的从中获取所需的信息，并且始终保持着数据生成标准的一致性，以及与其他数据库之间良好的兼容性。BIND的界面非常友好，在Drug Discovery杂志做的一次调查中，受访的科学家承认，BIND使用起来很容易；在信息日益增加的情况下，想从中挖掘出自己研究中需要的数据越来越困难，而BIND对他们的研究非常有帮助 [ 18 ] 。相比之下，半路出家的生物信息学家开发的数据库往往缺乏对使用者的关怀，在《核酸研究》做的一项调查中发现，有一半的生化学家对基因组数据库中的工具根本就不知道是干什么用的 [ 19 ] 。 可见，做高品质且非营利性的“公共数据库”是BIND团队的信念。首席科学家Hogue一直致力于把BIND打造成可以为全世界生命科学领域的研究，尤其对药物研发，疾病防控等领域的研究提供重要参考资源的公共平台。事实也确如此，在2004年Nature Cell Biology的编辑栏目，有专文介绍BIND并予以了很高的评价 [ 20 ] 。当BIND的知识产权出让给Unleashed公司之后，该公司网站的注册人数迅速攀升了10倍，这也可以侧面说明BIND在业界的受欢迎程度。2004至2005年间，BIND升级了数据库，建立了与多个世界顶尖杂志的合作关系，并与诺华公司的热带病研究所(Novartis Institute for Tropical Diseases 简称NITD)成立了一个登革热的合作研究项目。即便在2005年加拿大完全停止了对BIND的资助，该项目仍持续了一段时间。