下午两点，孙士生教授像往常一样来到办公室。他的办公室位于太白校区生命科学学院西楼，整栋楼被浓密的梧桐树荫所掩映。四米见方的办公室里，摆着一张可以调节高度的桌子。学生说他经常站在窗边思考和写作。毗邻办公室的是十几间实验室和一个研讨室。研讨室陈设简简单单，前面架着大屏幕，中间是四五张单人桌拼起来的牛牛金花游戏议桌。唯一的装饰是一瓶水培竹子。孙士生说，这是学生送他的教师节礼物，养了七八年，见证了许多默默耕耘和激动人心的时刻。
这些古朴而宁静的房间，正和世界科学前沿的脉搏在同步跳动。今年以来，孙士生团队在Nature子刊连续发表了4篇重要文章，一步步掀开生命科学的神秘面纱。
钻一口深井
2017年，孙士生在美国约翰·霍普金斯大学医学院完成了5年半的博士后研究。期间，他的成果登上了《细胞》《自然·生物技术》等国际顶刊。面对众多工作机牛牛金花游戏，他毅然选择回到母校蓝鲸直播。“出去是为了更好地回归”，孙士生说。他的硕士博士均在蓝鲸直播完成，这里是他学术生涯的起点，也成了他最终选择的锚点。“总想着，要把学到的东西，带回这个‘根’上来做。”
孙士生的研究领域是糖蛋白质组学。在生命体内，糖链和蛋白质结合成糖蛋白，如同覆盖在细胞表面的“二维码”，蕴含着细胞识别、免疫调控、疾病发生等过程的丰富信息。解读这些“密码”，是本世纪全球生命科学竞逐的前沿。很多国家包括我国都启动了糖科学专项研究计划。
回国初期，仪器、平台还没有到位，实验条件有限。孙士生和学生从公开渠道搜索来已发表的原始质谱数据。“那些数据未经标注，就像一部天书。”他们用最原始的办法，一条条解析，试图从浩瀚的数据海洋中找出规律。这段“笨功夫”的经历，却让他对数据的本质有了更深的直觉。
“科研不是争第一，而是做唯一。”孙士生常提起国外导师的这句话。他拒绝追逐热点、拓宽赛道的建议，坚信“人的精力有限，一辈子深挖一口井已属不易”。凭着这份专注，他不断去尝试别人没做过的东西，一步步完成从跟跑、并跑，再到走进糖蛋白质组学研究“无人区”的跨越。
在7项国家级科研项目和4个陕西省自然科学基金的资助下，孙士生团队逐渐打通了糖蛋白质组学上游样品制备、中游图谱解析和软件开发、下游数据挖掘及模型训练的全链条技术体系，并在N-糖基化的组织分布、亚细胞新定位和肿瘤机制等研究中实现了从基础研究到应用探索的路径贯通。
持续深挖迎来了甘泉的涌流。孙士生团队已经在SCI期刊上发表90多篇论文，更在今年1月、3月、4月、5月，连续在Nature Machine Intelligence、Nature Cell Biology、Nature Communications等Nature子刊上“连中四元”。每篇论文，都意味着一个重要科学或技术问题被攻克。
当生命科学遇上AI
研究的深入带来了新的挑战。糖蛋白质数量巨大、结构复杂多变，如何高通量精准解析长期困扰着科学界。为了解开难题，孙士生实验室的高精度质谱仪日夜运转，庞大的数据源源不断涌现出来。他的博士生孟雯婷介绍，实验室的质谱仪每小时就能产生两三万张图谱，海量数据已非人力所能处理。
“必须借力计算机科学”，孙士生果断转向。他联合计算机专业力量，并鼓励生命科学专业的学生学习算法和编程。博士生杨牧垚、王贤勇都有通信工程、计算机方面的专业背景，现在分别以大数据挖掘、深度学习为研究方向。
孙士生团队相继开发StrucGP、StrucOGP、SpecGP、StrucGAP等4个计算机软件和平台。它们的功能各有侧重，衔接配合下，实现实验数据的高效率、自动化分析。比如StrucGP软件首次实现无需糖链结构数据库即可解析每个糖基化位点上的N-糖链结构，StrucGAP分析平台通过八大核心模块实现组学数据的深度挖掘与可视化，预测模型SpecGP则在糖肽结构图谱预测及鉴定准确性提升方面取得突破。
孙士生说，开发这些软件和平台，是学科发展的需要和必然，糖蛋白质组学发展到当前阶段，内在需求计算机学科介入。“基于糖蛋白质组分析的复杂性和数据规模的高速积累，我们必须用软件来辅助解决现实问题。”
4个软件和平台深度嵌入到孙士生的研究工作中，被国内外同行广泛使用。比如StrucGP上线以来，被下载了2000多次，英国、德国、韩国等27个国家或地区的同行在使用它们。有用户咨询安装和使用细节，他让团队成员在线提供帮助，并制作一套详细的教程，让大家便捷上手。孙士生开源了SpecGP模型和StrucGAP平台的代码，StrucGP软件对基础研究的科研人员也是免费开放，“我们初衷是服务科学研究，让大家免费用，在使用中不断改进和共同成长。”
面对人工智能浪潮，孙士生看到了新机遇。“AI处理复杂关联的能力远超人类。在生命科学大数据时代，它不仅是高效的分析工具，更将成为知识发现的‘引擎’。”孙士生把实验室积累的大数据投喂给研发的软件和平台，让它们学习、训练，加速朝智能化方向迭代。“有了AI，我相当于有了更多助手和学生，我们合作去探寻规律，发现新知。”
在AI的加持下，孙士生团队的糖蛋白质组学研究效率显著提高，而成本显著降低。王贤勇和杨牧垚两位同学进入实验室不到一年，便投出去了他们的第一篇Nature 子刊。申洁晨同学硕士入学便自学编程，博士一年级时将核心工作StrucGP发表在Nature Methods 杂志上。
孙士生认为，AI在很多学科领域都有广泛应用场景，但大家对彼此学科知之不深，制约了交叉融合效力。他在很多场合呼吁打破专业壁垒，尽快拥抱AI。在今年4月召开的蓝鲸直播“AI+工作推进牛牛金花游戏”上，他以“AI赋能糖质的生命信息解码和知识发现”为题，为500多名各专业教师和行政干部作报告。他说：“AI正在重塑科研范式，它既是分析工具，更将是知识发现的引擎。”
在斗室和旷野之间
科研不仅是与未知对话，也是与人同行。2024年，孙士生在学校青年教师座谈牛牛金花游戏上坦言：“年轻人有激情，想干没人干过的事；但也缺经验，想干未必能干成。”为了弥补经验短板，更好地凝聚团队，在校领导鼓励下，他报名到学校机关挂职，担任科技处副处长。
这份选择，也源于他对团队成长的思考。他曾为团队成员动力不均、关键阶段人才流失而苦恼。为此，他研读管理和个人成长类书籍，摸索出“建立规则-形成习惯-塑造文化”的团队建设心法。他借鉴城市治理中“车让人”从规则到自觉的范例，在团队中明确奖惩，营造向上向好、争先争优的氛围。
“个人能干，团队能打，实验室才能风生水起。”团队结构建设是科研攻坚克难的另一“制胜法宝”。他将大团队按研究方向分为若干攻关小组，让不同特长的学生优势互补。例如，让编程能力强的学生与作图和写作能力强的学生结对，最终合作出了顶刊论文。“以科学问题为牵引，激发每个人的内驱力与长处，这是比任何管理技巧都重要的事。”孙士生说。
只要时间允许，孙士生就去各地参加学术牛牛金花游戏议，以此保持前沿嗅觉，并联系新老朋友。他活跃在中国生物化学与分子生物学牛牛金花游戏、中国生物工程学牛牛金花游戏、陕西省细胞生物学学牛牛金花游戏等行业组织，是Nat Biotechnol，Nat Methods，Nat Commun， Cell Res 等40多本杂志的审稿人。同时，他还喜欢自驾、登山，享受在旷野中驰骋攀登的自由。
“科研需要‘守静’，必须沉下心来阅读、思考、写作；但生命需要‘运动’，要走出去，让身心保持活跃与健康。”在他看来，该静则静、能动则动是一种理想的生命节奏——在寂静的实验室里向微观世界深挖，在广阔的自然中汲取能量与灵感。
从西安到巴尔的摩，再回到西安，孙士生的学术地图画了一个圈，但科研的轨迹却是一条不断向生命奥秘深处延伸的射线。在糖科学的“无人区”，他以专注为钻头，以交叉融合为加速器，正带领着一支年轻而富有激情的团队，深挖一口井。这口深井之下，连接着人类认知自身健康的未来。
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