新进展｜你参加的有偿研究又又又又发论文了

　　

　　

　　进入正题前，先给不太清楚怎么回事的小伙伴介绍一下这个「游戏」的参与逻辑，非常简单：

　　大家都知道，各色 DNA 的解读报告是会根据最新的研究进展，不断优化迭代算法的。你也许会好奇，我们参考的这些研究是怎么来的。

　　想要进行这样高质量的研究，核心就是要有高质量的数据。

　　不仅需要基因数据，还需要和基因关联的身体特征、心理特征、行为表现的数据，才能不断地获得新的研究结论。

　　比如：你的创造力和冒险倾向两个基因解读算法，就是参考了 4821 名参与过有偿研究的各色用户的数据，进行了优化。

　　如果你对这个研究过程感兴趣，可以阅读这篇由各色团队与中科院以及北师大的学者合作发表的研究：

　　创造力的全基因组关联研究及其与精神障碍、风险容忍度和冒险行为的共享遗传机制Li, H., Zhang, C., Cai, X., Wang, L., Luo, F., Ma, Y., … Xiao, X. (2020). Genome-wide Association Study of Creativity Reveals Genetic Overlap With Psychiatric Disorders, Risk Tolerance, and Risky Behaviors. Schizophrenia Bulletin, 1–10.

　　对研究人员来说，获得这些高质量数据的成本是非常高的，你可以按照自己购买检测包的价格大概算一下，如果想要做一个一万人，甚至十万人的研究，大概需要多少基础科研投入。

　　而且，每一个科学家通常只会关注某一个特别小的领域，例如解读报告中的某一项。如果他们各自独立进行研究，想要获得你的解读报告中这么丰富的研究内容，还需要将这个成本乘以 100 倍。

　　我给大家算笔账，

　　699 元/人 * 1 万人 * 100 个解读项目 ≈ 7 亿元人民币

　　也许你从来没见过这么多钱（我当然也没见过~），但这是让你的各色DNA检测报告完全迭代一遍的最低成本。而购买这样一个不断更新的解读报告，只需几百块钱。

　　那么，有没有什么办法来降低这个研究成本呢？让我们重新换一个思路：

　　1、各色聚集了一群有足够好奇心和探索精神的人类

　　2、他们都已经测过了自己的基因

　　3、他们很愿意亲身参与科学研究

　　所以也许你已经想到了，只需要邀请这些充满好奇心的行动者一起参与进来，通过填写问卷的方式，报告一些自己的表型特征，完全可以「众包」出一个高质量的科学研究。

　　我们将这样的研究模式，称作「公民科学项目」，每一个参与研究的各色用户，都是一名「公民科学家」。

　　公民科学研究是健康和基因组学研究领域非常先进的研究思路。

　　我们上一轮性状更新主要参考的高质量研究，基本都来自于欧美国家的公众参与所贡献的大量数据。

　　比如 UK Biobank 项目，在 2006~2010 年期间，有超过 50 万英国人自愿参与，向研究机构贡献了唾液、血样，并且报告了个人生活方式与疾病信息。

　　美国国立卫生院（NIH）在奥巴马任期内发起了一项大型基因组学研究项目。名为 All of Us（意为「我们所有人」），意思是科学研究的进步，将有益于我们每一个人未来的健康和发展。

　　相比于这些有官方背景的科学研究项目，商业机构在组织效率和分担成本方面，表现可能会更加优秀。

　　美国著名的消费级基因检测公司 23andMe，就通过用户共同参与的方式，构建了一个百万样本量级别的大型基因组数据库，在相关领域的研究署名中，经常能看到 23andMe Research Team 的身影。

　　

　　相比于这些大型项目，各色的科学研究只能说刚刚起步。

　　从 2018 年上线至今，总共有10973 位公民科学家参与了在各色发起的众包科学研究，平均每人参与了 8.83 个研究项目。

　　我们会根据参与的公民科学家在参与研究的过程中投入的时间精力，提供一些研究津贴，参与的项目越多，贡献越大，获得的研究津贴也越多。

　　目前为止，平均每个参与者领到了125.69 元研究津贴，参与最多的人，已经赚回了 2 个检测包的钱。

　　我们再算一笔账，各色目前已经向公民科学家们发放了 138 万研究津贴。已知国家自然科学基金面上项目的平均资助额度是 60 万元每项，相当于各色以及合作的科学家团队，通过众包的方式，共同完成了：

　　138 / 60 =2.3 项国家自然科学基金。Amazing！

　　总结一下，公民科学研究是一个对科学家、各色团队、以及参与用户来说，三方共赢的合作模式。

　　对科学家来说，大大降低了高质量科学研究的时间和金钱成本；

　　对参与的各色人类来说，获得了参与科学研究的荣誉感，以及实实在在的研究津贴，对于学生党和预算紧张的人群来说，尤其友好；

　　对各色来说，做完这些研究，我们可以第一时间用自己的数据，迭代更新大家的检测报告啦，哦耶！

　　

　　花了这么大力气做研究，我们目前得到了哪些结论呢？

　　在汇报成果之前，需要先和大家达成一个共识，基础科学的研究是一个需要持续投入，并且反馈周期非常长的事业。

　　根据我们之前合作研究的经验，从大家参与这个研究，到最终有成果写作、发表，这中间可能平均需要 2 年左右的时间。也就是说，大家目前能看到的成果，很有可能是两年前，你还没有遇到各色时，就已经完成的研究。

　　截止目前，我们和合作的研究机构总共正式发表了三篇高质量的 SCI&SSCI 研究文章，

　　分别是：

　　1、童年虐待、自动化思维与心理复原力：基因和文化的保护作用

　　Yu, M., Huang, L., Mao, J., DNA, G., & Luo, S. (2020). Childhood Maltreatment, Automatic Negative Thoughts, and Resilience: The Protective Roles of Culture and Genes. Journal of Interpersonal Violence.

　　2、创造力的全基因组关联研究及其与精神障碍、风险容忍度和冒险行为的共享遗传机制

　　Li, H., Zhang, C., Cai, X., Wang, L., Luo, F., Ma, Y., … Xiao, X. (2020). Genome-wide Association Study of Creativity Reveals Genetic Overlap With Psychiatric Disorders, Risk Tolerance, and Risky Behaviors. Schizophrenia Bulletin, 1–10.

　　3、健康汉族人群中的精神分裂风险等位基因与创造力表现

　　Wang, D., Guo, T., Guo, Q., Zhang, S., Zhang, J., & Luo, J. (2019). The Association Between Schizophrenia Risk Variants and Creativity in Healthy Han Chinese Subjects. Frontiers in Psychology, 10(October), 1–9.

　　还有一篇目前处在校对阶段，即将发表的重磅成果，可以和大家重点介绍一下。这篇文章可能是世界范围内，有关汉族人群的双相情感障碍，最权威的一个基因组关联研究，即将发表在医学类顶尖期刊 JAMA Psychiatry （JCR 期刊影响力排名中，多年位居精神医学领域三甲）上。

　　这项研究由中科院昆明动物所的李明研究员发起，研究过程中使用到了 5370 例由各色的公民科学家们贡献的研究数据，我们以 the GeseDNA Research Team 的形式，代表大家集体署名了这项研究。如果你之前在网站上参与过「基因与天才病」相关的研究项目，这篇文章也有你的重要贡献。

　　文章发表后，我们也会结合最新的研究成果，调整和更新解读报告相关项目的算法。

　　Li HJ, Zhang C, Hui L, Zhou DS, Li Y, Zhang CY, Wang C, Wang L, Li W, Yang Y, Qu N, Tang J, He Y, Zhou J, Yang Z, Li X, Cai J, Yang L, Chen J, Fan W, Tang W, Tang W, Jia QF, Liu W, Zhuo C, Song X, Liu F, Bai Y, Zhong BL, Zhang SF, Chen J, Xia B, Lv L, Liu Z, Hu S, Li XY, Liu JW, Cai X, Yao YG, Zhang Y, Yan H, Chang S, Zhao JP, Yue WH, Luo XJ, Chen X, Xiao X, Fang Y,* Li M,* for the GeseDNA Research Team. Genome-wide association study in Han Chinese and trans-ancestry meta-analysis identify novel risk loci for bipolar disorder. JAMA Psychiatry 2020; in proof.（文章尚未发表，具体的引用格式以正式的发表物为准）

　　

　　所以，像这样参与研究的好机会还会有吗？

　　我们郑重向大家承诺，有偿研究项目会持续运营下去。虽然作为一个商业公司，这些项目并不能让我们获得任何盈利。

　　迄今为止，各色没有在有偿研究项目上赚过一分钱，除去转账过程中的一些损耗和必要的数据储存管理费用，所有从合作机构获得的项目经费支持，都作为研究津贴分给了大家。

　　CEO 郭婷婷给这件事的定位是不亏本就行，但天知道我们在实际运营的过程中为这件事贴进去了多少钱和人力成本。

　　尽管如此，我们看重的是这件事长远的价值，是持续的使用针对中国人群的权威研究成果，为大家更新解读报告的承诺。

　　不过对于可持续的运营来讲，成本的控制也很重要，所以一些预算有限研究项目，我们会限制报名参与的人数，眼尖党和手快党更有可能在第一时间获得研究参与的机会。

　　一个小剧透，关于未来的研究计划。

　　我们目前正在和一个国家级的基金项目合作，策划一个，也许是有史以来规模最大，针对产后抑郁人群的基因组学研究。

　　如果你或者你的家人在近期生育，或者有生育的计划，请一定要留意我们发布的一些消息，我们会用最大的诚意，邀请大家成为科学研究的共同行动人。

　　

　　可能有小伙伴会担心基因数据安全和隐私问题。

　　我们特别理解这种担心，毕竟 DNA 信息会伴随我们一生，并且无法更改。另外，大家对科学研究数据使用规范的不了解，也会加重担心。

　　最后，我想和大家分享下，各色是如何参考国际大型项目的运营管理经验，在流程管理和技术上做好数据隐私保护的。

　　1、实现样本、数据与个人信息的隔离管理。

　　在合作研究中，研究机构只知道参与研究的用户人数，但并不知道这些数据分别究竟对应着哪些具体的人。事实上，即使在各色团队内部，研究员也无法获知这些数据究竟对应着哪个人，我们对个人身份信息、心理评估数据、DNA 数据都是分开隔离储存的，用加密的匿名编号进行数据关联。科学研究更关注的是群体的特征和变化趋势。

　　2、明确科研用途，严格控制接触数据的人的范围。

　　人员往往是系统安全中最薄弱的环节。各色的数据库从未向境外单位和商业机构开放过，目前仅与国内有研究能力的学术团队开展合作，把数据使用的范围限定在学术研究之内。

　　我们会严格评估和挑选合作伙伴，包括研究主题，学术声誉，项目背景，基金支持，在合作协议中对于伦理审核的规范要求，团队内部的数据管理流程，数据使用的范围，以及存储数据的服务器安全性等相关问题都进行了约定。

　　3、数据传输的加密管理。

　　在需要和合作团队进行数据传输时，我们会使用加密的存储介质和方式完成，只有各色和合作团队负责数据管理的专业人员掌握加密方式。并且我们会要求合作方使用不连入公网的本地服务器进行数据分析操作。

　　4、最关键的，是参与者的知情同意，明确告知数据的使用范围。

　　各色每次开展一项新的合作研究，都会重新邀请大家报名参与，你可以在了解了研究团队的背景和数据的具体用途之后，再决定是否参与研究。