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基因和生物体的生、老、病、死等生命现象相关，生物体内的基因对于生物本身的影响一直是科学家们致力研究的方向。尤其在大数据時代的影响下，将计算机科学与生物学研究紧密结合，无疑将会使生物研究，尤其是基因组这一热点研究变得更加便捷、高速、精准。
“多学科交叉在现在看来其实是一件再正常不过的事情，因为单个学科的研究方法发展到一定程度会有一个瓶颈，需要和别的学科或方法进行结合、产生碰撞，才能进一步促进自己学科的发展，产生新的知识。而我所从事的生物信息研究工作其实就是将生命科学和计算机科学这两个交叉学科相融，两者碰撞中产生‘火花’，从而激发出令人意想不到的创新成果。”正因为有此认识，昆明理工大学的郑云博士才在交叉创新研究的路上，收获了让人刮目相看的原创性科研成果。
夯实基础不断前行——上下求索的漫漫长路
清朝刘开《问说》中说“理无专在，而学无止境也”，意为学习应该是无止境的。科学研究亦是如此，科学家要想有好的科研成果，必须有执着探索的信念和心理准备。对此，郑云深有领悟，不管之前学习深造还是之后从事科学研究，对他来说两者是一条相连的漫漫长路，偶有曲折在所难免。路漫漫其修远兮，他将上下求索。
郑云1994年就读于北京航空航天大学制造工程专业工程学，从那时起，他开始接触计算机，并产生了浓厚兴趣。后来考研失败，但因为一心想要继续深造，所以他一边工作一边坚持学习，还自主考了GRE、托福等。因为家庭原因，只有申请到全额奖学金才能出国深造，所以一直坚持，终在2002年得偿所愿考到新加坡南洋理工大学攻读计算机博士学位，本来想学习机器学习和人工智能专业，无奈招生已满，于是选择进入该校的生物信息研究中心。那一年，距人类基因组工程测序完成，生物信息学走向高潮仅过了1年时间。在新科技的浪潮下，同时学习计算机知识和研究生物信息无疑是紧跟时代的步伐，对此，郑云投以极大的热情。新加坡南洋理工大学毕业后，郑云先后到新加坡国立大学和美国圣路易斯华盛顿大学从事科学研究。国外鼓励多思考、创新、开放、自由的环境使他的知识和技能得到了进一步的巩固和提高。
在美国华盛顿大学完成博士后研究以后，郑云加盟复旦大学的发育生物学研究所开展独立研究。在此期间，他开始把更多的注意力集中到一种称为microRNA（miRNA）的基因上。miRNA是一类由内源基因产生的长度约为22个核昔酸的非编码RNA分子，这种分子参与了各种生物学过程并和人类疾病有重要关系。郑云注意到植物的miRNA功能预测有很多不足，一些有功能的靶基因不能通过当前普遍承认并广泛使用算法正确识别。于是，郑云提出了一种全新的算法，称为Seq Tar算法，推翻了之前的植物靶基因预测方法。SeqTar算法不仅发现了所有的已报道过的miRNA靶基因，还发现了大量未报道过的miRNA靶基因。这项研究为更全面、更准确的研究植物miRNA的功能奠定了坚实的基础，并在国际著名期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）上发表。
2013年加入云南省久负盛名的昆明理工大学后，郑云更是兢兢业业做学术研究，已发表接近20篇文章。在谈及自己在此期间所做的最满意的工作时，郑云提到“用严格理论方法研究学习布尔函数的复杂度”。郑云提出了一种新颖的基于信息论的称为离散函数学习（DFL）的机器学习算法。较之之前的算法，郑云巧妙地运用信息论的理论结合高效的计算过程解决了以前布尔函数步骤多的难题。郑云用一系列数学定理证明了这一方法对待特殊函数，只需要nxk个步骤就能算出，这是解决学习布尔函数这一问题的理论上的最优方法。这种用数学方法解决计算机难题的方式为相关理论研究的进一步发展做出了很大的贡献。
天道酬勤。漫长又艰辛的研究，迈过荆棘丛生处，定是山花烂漫的地方。虽然研究取得一定成绩，但郑云关于基因序列突变这一问题的思考并没有结束。因为他深知科学探索永无止境，旧的谜题解开了，新的谜题又会产生。而他所能做的，就是不断探索，不断前行。
研究有时创新无时——机遇偏爱一直努力的人
九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。郑云的经历证明了这一点。之前在基础理论研究方面积累的丰富经验，为他进一步在动植物基因研究领域创新收获，埋下了坚实的伏笔，机遇偏爱一直努力的人。
生物体内有大量基因，每个基因都扮演着自己应有的角色。而植物中的基因不仅能调控叶、花等器官的发育，而且能在获得基因进化规律的同时对农作物的产量质量产生作用。郑云现工作的云南省有着丰富的植物资源，其中有两个重要的经济植物是玫瑰和西瓜，但科学家对这两个重要植物的HNA的相关研究基本处于空白阶段。所以郑云和团队在2015年主要就一种最近发现的、广泛存在于各种植物中的一种新基因——PHAS分段生成的phasiRNA基因进行研究，通过分析RNA高通量测序文库识别西瓜和玫瑰中的phasiRNA，分析降解组高通量测序文库研究这些phasiRNA的靶基因和功能，并在不同物种中探寻这种基因的进化规律。
随着研究的深入开展，郑云明白生物数据的准确挖掘对于寻找基因的进化规律有重大意义；同时也明白了光有脚踏实地是不够的，还要有推陈出新，合作共赢的意识。所以对自己今后的努力方向有了清晰的定位：一是开发新的生物信息方法，找到一些能够以新思路挖掘数据获得新知识的新方法；二是在开发新方法后通过合作的方式解决实际问题。
在这一定位的指引之下，郑云课题组坚持致力于新方法的研究。业道酬精，终有所获。由于miRNA在各种生理过程中都有重要作用，一些miRNA中的编辑和突变会引起严重的后果，并引发疾病，如癌症等。但要从大量的测序数据中找到miRNA的编辑和突变非常困难，国内对此的研究甚少。尽管研究有一定难度，但郑云团队选择迎难而上。他们通过集成分析小RNA和基因组高通量测序数据识别人类和灵长类疾病模型miRNA的编辑和突变的这一最新研究取得了实质性进展。在这项研究中，郑云又一次提出了一种新的算法（MiRME），这项成果2016年5月26日也发表在国际著名期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）上。这项新的研究旨在利用自主开发的生物信息学方法即MiRME计算流程高效和准确地识别并区分miRNA的SNP和编辑。它主要采用了一种新颖的三轮序列比对的策略解决了这一难题。这种新的算法避免了其他算法的缺点，采用了一系列高效的计算步骤，同时保持了高灵敏性和低假阳性率。
一项科研成果的创新离不开合作团队中的每个人。说到合作，郑云表示“一个人的力量是很弱小的，合作很重要”。就像郑云喜欢的足球运动一样，他形象地描述“一支球队离不开每一个人，一个人是无法完成整场比赛的，就是C罗、梅西来了也没用。”团队内部的合作奠定了他们与外部团队进一步合作的基础。对他们来说，和不同领域的科学家合作，其实是一个学习的过程，不仅能使效率提高，还能学到更多新的知识。最近，郑云和复旦大学的合作者发现目前普遍认为没有功能的基因内含子区域其实具有重要的功能，而且内含子失调会影响生物体的正常发育。这一研究成果将被世界著名期刊《公共科学图书馆，遗传学》（PLOS Genetics）发表。这样的合作才是郑云今后努力的另一个方向：取大家所长，解决实际问题。
从2002年博士研究生开始，10多年过去，郑云在生物信息这条道路上越走越从容。他选择用创新来为自己的科研增光添彩，而事实证明了他选择的正确性。值得一提的是，他不止将创新用在科研中，还落实到教学中。除了将创新的理念引导给学生，鼓励他们在夯实基础的同时勇于创新，还提倡“个性化培养”，根据不同学生的不同特点进行引导，尤其注意关注学生的兴趣点。他说：“任何科研成果的得来都是一步一个脚印走来的，唯有脚踏实地，才有超越创新的可能性。”
“多学科交叉在现在看来其实是一件再正常不过的事情，因为单个学科的研究方法发展到一定程度会有一个瓶颈，需要和别的学科或方法进行结合、产生碰撞，才能进一步促进自己学科的发展，产生新的知识。而我所从事的生物信息研究工作其实就是将生命科学和计算机科学这两个交叉学科相融，两者碰撞中产生‘火花’，从而激发出令人意想不到的创新成果。”正因为有此认识，昆明理工大学的郑云博士才在交叉创新研究的路上，收获了让人刮目相看的原创性科研成果。
夯实基础不断前行——上下求索的漫漫长路
清朝刘开《问说》中说“理无专在，而学无止境也”，意为学习应该是无止境的。科学研究亦是如此，科学家要想有好的科研成果，必须有执着探索的信念和心理准备。对此，郑云深有领悟，不管之前学习深造还是之后从事科学研究，对他来说两者是一条相连的漫漫长路，偶有曲折在所难免。路漫漫其修远兮，他将上下求索。
郑云1994年就读于北京航空航天大学制造工程专业工程学，从那时起，他开始接触计算机，并产生了浓厚兴趣。后来考研失败，但因为一心想要继续深造，所以他一边工作一边坚持学习，还自主考了GRE、托福等。因为家庭原因，只有申请到全额奖学金才能出国深造，所以一直坚持，终在2002年得偿所愿考到新加坡南洋理工大学攻读计算机博士学位，本来想学习机器学习和人工智能专业，无奈招生已满，于是选择进入该校的生物信息研究中心。那一年，距人类基因组工程测序完成，生物信息学走向高潮仅过了1年时间。在新科技的浪潮下，同时学习计算机知识和研究生物信息无疑是紧跟时代的步伐，对此，郑云投以极大的热情。新加坡南洋理工大学毕业后，郑云先后到新加坡国立大学和美国圣路易斯华盛顿大学从事科学研究。国外鼓励多思考、创新、开放、自由的环境使他的知识和技能得到了进一步的巩固和提高。
在美国华盛顿大学完成博士后研究以后，郑云加盟复旦大学的发育生物学研究所开展独立研究。在此期间，他开始把更多的注意力集中到一种称为microRNA（miRNA）的基因上。miRNA是一类由内源基因产生的长度约为22个核昔酸的非编码RNA分子，这种分子参与了各种生物学过程并和人类疾病有重要关系。郑云注意到植物的miRNA功能预测有很多不足，一些有功能的靶基因不能通过当前普遍承认并广泛使用算法正确识别。于是，郑云提出了一种全新的算法，称为Seq Tar算法，推翻了之前的植物靶基因预测方法。SeqTar算法不仅发现了所有的已报道过的miRNA靶基因，还发现了大量未报道过的miRNA靶基因。这项研究为更全面、更准确的研究植物miRNA的功能奠定了坚实的基础，并在国际著名期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）上发表。
2013年加入云南省久负盛名的昆明理工大学后，郑云更是兢兢业业做学术研究，已发表接近20篇文章。在谈及自己在此期间所做的最满意的工作时，郑云提到“用严格理论方法研究学习布尔函数的复杂度”。郑云提出了一种新颖的基于信息论的称为离散函数学习（DFL）的机器学习算法。较之之前的算法，郑云巧妙地运用信息论的理论结合高效的计算过程解决了以前布尔函数步骤多的难题。郑云用一系列数学定理证明了这一方法对待特殊函数，只需要nxk个步骤就能算出，这是解决学习布尔函数这一问题的理论上的最优方法。这种用数学方法解决计算机难题的方式为相关理论研究的进一步发展做出了很大的贡献。
天道酬勤。漫长又艰辛的研究，迈过荆棘丛生处，定是山花烂漫的地方。虽然研究取得一定成绩，但郑云关于基因序列突变这一问题的思考并没有结束。因为他深知科学探索永无止境，旧的谜题解开了，新的谜题又会产生。而他所能做的，就是不断探索，不断前行。
研究有时创新无时——机遇偏爱一直努力的人
九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。郑云的经历证明了这一点。之前在基础理论研究方面积累的丰富经验，为他进一步在动植物基因研究领域创新收获，埋下了坚实的伏笔，机遇偏爱一直努力的人。
生物体内有大量基因，每个基因都扮演着自己应有的角色。而植物中的基因不仅能调控叶、花等器官的发育，而且能在获得基因进化规律的同时对农作物的产量质量产生作用。郑云现工作的云南省有着丰富的植物资源，其中有两个重要的经济植物是玫瑰和西瓜，但科学家对这两个重要植物的HNA的相关研究基本处于空白阶段。所以郑云和团队在2015年主要就一种最近发现的、广泛存在于各种植物中的一种新基因——PHAS分段生成的phasiRNA基因进行研究，通过分析RNA高通量测序文库识别西瓜和玫瑰中的phasiRNA，分析降解组高通量测序文库研究这些phasiRNA的靶基因和功能，并在不同物种中探寻这种基因的进化规律。
随着研究的深入开展，郑云明白生物数据的准确挖掘对于寻找基因的进化规律有重大意义；同时也明白了光有脚踏实地是不够的，还要有推陈出新，合作共赢的意识。所以对自己今后的努力方向有了清晰的定位：一是开发新的生物信息方法，找到一些能够以新思路挖掘数据获得新知识的新方法；二是在开发新方法后通过合作的方式解决实际问题。
在这一定位的指引之下，郑云课题组坚持致力于新方法的研究。业道酬精，终有所获。由于miRNA在各种生理过程中都有重要作用，一些miRNA中的编辑和突变会引起严重的后果，并引发疾病，如癌症等。但要从大量的测序数据中找到miRNA的编辑和突变非常困难，国内对此的研究甚少。尽管研究有一定难度，但郑云团队选择迎难而上。他们通过集成分析小RNA和基因组高通量测序数据识别人类和灵长类疾病模型miRNA的编辑和突变的这一最新研究取得了实质性进展。在这项研究中，郑云又一次提出了一种新的算法（MiRME），这项成果2016年5月26日也发表在国际著名期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）上。这项新的研究旨在利用自主开发的生物信息学方法即MiRME计算流程高效和准确地识别并区分miRNA的SNP和编辑。它主要采用了一种新颖的三轮序列比对的策略解决了这一难题。这种新的算法避免了其他算法的缺点，采用了一系列高效的计算步骤，同时保持了高灵敏性和低假阳性率。
一项科研成果的创新离不开合作团队中的每个人。说到合作，郑云表示“一个人的力量是很弱小的，合作很重要”。就像郑云喜欢的足球运动一样，他形象地描述“一支球队离不开每一个人，一个人是无法完成整场比赛的，就是C罗、梅西来了也没用。”团队内部的合作奠定了他们与外部团队进一步合作的基础。对他们来说，和不同领域的科学家合作，其实是一个学习的过程，不仅能使效率提高，还能学到更多新的知识。最近，郑云和复旦大学的合作者发现目前普遍认为没有功能的基因内含子区域其实具有重要的功能，而且内含子失调会影响生物体的正常发育。这一研究成果将被世界著名期刊《公共科学图书馆，遗传学》（PLOS Genetics）发表。这样的合作才是郑云今后努力的另一个方向：取大家所长，解决实际问题。
从2002年博士研究生开始，10多年过去，郑云在生物信息这条道路上越走越从容。他选择用创新来为自己的科研增光添彩，而事实证明了他选择的正确性。值得一提的是，他不止将创新用在科研中，还落实到教学中。除了将创新的理念引导给学生，鼓励他们在夯实基础的同时勇于创新，还提倡“个性化培养”，根据不同学生的不同特点进行引导，尤其注意关注学生的兴趣点。他说：“任何科研成果的得来都是一步一个脚印走来的，唯有脚踏实地，才有超越创新的可能性。”