AIMBE Fellow 潘毅：少年状元、九年学术荒，拒做生

潘毅还算幸运，在人生地不熟的美国以亚裔的身份拿到了戴顿大学的offer，获得了自己的第一份工作。

和不少生物信息学领域的学者一样，潘毅也是一位计算机专业出身的跨学科研究者。

人到中年，进入一个完全陌生的领域并不是件容易事。

序列比较的指标之一——序列相似度(similarity)就需要使用替换积分矩阵（subsitution matrix）进行统计。

他将目光放在了人工智能在疾病预测以及药物研发中的应用，回国以来先后进行了利用人工智能完成新冠病毒药物的小分子筛选、通过多模态数据融合技术进行自闭症早筛方案研发等多项研究工作。

“现在的佐治亚州立大学计算机系四十多位教授中，有十几位教授专攻生物信息学方向，这样规模的生物信息学研究团队在美国如今的大学中仍是十分难得。”

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就在徐鹰、许东两位教授回到学校不久后，潘毅也开始探索生物信息领域。

学生们取得的成就让作为老师的潘毅无比骄傲，“我愿意不遗余力地帮助他们成长，希望未来他们的成就都能够超过我。作为老师，应该有这样的胸怀支持学生、托举他们。”

他带领两个博士生将这一研究成果整理成册，出版了《Multiple Biological Sequence Alignment: Scoring Functions, Algorithms and Evaluation》（《多生物序列对比：打分函数、算法、评价》）一书。

2019年当选中国工程院院士的郑纬民教授，曾在实验室里手把手教导潘毅开发软硬件、做分布式系统。

上文中《多生物序列对比：打分函数、算法、评价》一书的作者之一，潘毅的博士生郭炫，目前在美国北德克萨斯大学做助理教授，即将升任终身副教授，已经两次拿到美国国立卫生研究院的基金。

但彼时的美国正深陷新一轮周期型经济危机的泥潭，工业界不再需要大批的高学历人才，毕业的博士生们只能涌向教学岗位，使得就业竞争加剧，很多人陷入了毕业即失业的窘境。

生物信息学进入了深度学习的时代。区别于生物学家所做的深度学习，潘毅的研究既包括深度学习在生物方面的应用，同时也在改进算法的精度、速度以及架构，将生物学知识融入进算法中。

于是，他选择了准确度相对较高的BLOSUM-62矩阵，但依旧无法满足生物学研究中的准确度需求。

他开始尝试使用AI算法进行蛋白质结构预测，先后将聚类算法、支持向量机、正则化算法、决策树、关联规则等多种算法运用到生物信息学的研究中，但无一例外都存在精度差、速度慢等问题。

2007年，IEEE生物信息与生物工程国际大会授予潘毅杰出成就奖。根据相关网站排名，2011年至2021年间，佐治亚州立大学计算机系生物信息领域世界排名22名。

佐治亚大学生物化学系教授徐鹰，正在念吉林大学计算机本科。后来与徐鹰一起在橡树岭国家实验室做研究，并一起获得2001年美国“最杰出研究与开发100 人奖”的密苏里大学许东教授，此时还在读初中，直到五年后就读北大。和潘毅是苏州同乡的深圳湾实验室系统与物理生物学研究所副所长周耀旗，一年之后也将会去中科大读化学。

为了迅速在存储量巨大的数据库中找到相似的序列，相应的算法和工具必不可少。

潘毅在美国任教期间，共培养了二十个博士、五十多个硕士，其中十几人一毕业就拿到了美国大学的助理教授职位。这些学生中目前已经有两位担任系主任，五位升任正教授。

因此，对于一个已知序列但是结构和功能都未知的蛋白质，如果与它相似的序列的结构和功能是已知的，就据此可以推测出未知蛋白质的结构和功能。

潘毅在清华大学度过了八年半的时光。

多年来潘毅培养的学生中，很多人毕业后也选择了从事学术研究和教学工作，在美国、中国、韩国等世界各地将生物信息学这一学科传承下去。

虽然这个offer解决了潘毅的燃眉之急，但作为教学型学校，戴顿大学提供给教师们的研究资源实在有限，潘毅的学术研究进入了长达九年的艰难时期。

在潘毅的带领下，佐治亚州立大学的生物信息研究团队飞速成长起来，潘毅带领团队开始组织生物信息领域会议、创办学术杂志、出版系列丛书。

2005年，潘毅创办生物信息学研究与应用国际研讨会（ISBRA）后，曾多次邀请李明、徐鹰等教授参加并进行主题演讲；他与张爱东分别担任着IEEE/ACM计算生物学和生物信息学学报（TCBB）的副主编和主编；还曾邀请同为系主任的许东，以及彼时仍在印第安纳大学工作的周耀旗，前往佐治亚州立大学演讲。

文章来源：《生物信息学》 网址: http://www.swxxx.cn/zonghexinwen/2022/0914/718.html