请问关于计算背景申请k99的问题?

最近想准备一下k99，想请问一下：
1. k99是否一定要找co-mentor？我们是做计算的，找co-mentor的话，找做计算的co-
mentor意义太小。如果proposal里面没有写到实验验证，那么是不是不需要找co-
mentor？找或者不找co-mentor会影响成功率吗？
2. 如果现在的proposal，和同一个NIH Insitute的已经被资助的k99（但是已经被申请人放弃了）有大概25%的overlap，这种情况会影响吗？
3. Support letters能不能找大的biotech公司的CTO/CSO写呢？如果找他们写，会比学术界的senior professor写好还是坏呢？
4. 请问做纯计算的人申请k99，大概的需要的背景是什么？比如要发多少文章呢？

多谢多谢！

我认识的两个做纯计算的拿到K99，都有一片cell的一作，且排第一，他们的小文章我
就没关注了。可能得需要大子刊和CNS一作吧？

请问都是做single-cell投的NHGRI吗？
【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: 我认识的两个做纯计算的拿到K99，都有一片cell的一作，且排第一，他们的小文章我
: 就没关注了。可能得需要大子刊和CNS一作吧？

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 请问都是做single-cell投的NHGRI吗？

yep，这两人都是single cell。再提供点细节，女生是EE出身，男生是stats出身，做
的很数学，也很有生物学意义，当然他们老板也都是牛校牛人。现在这两人都在大藤校做PI了。刚查了下，男生还有一片Nature Methods一作，女生有ICML/NIPS一作。

我马上也要申请K99，我老板让我文章接受了再递申请，因为我时间还蛮充裕。我也是
纯计算的，博士一片Nature Gen，博后一片Cell在revision，都是排第一的一作。但我不做single cell，我做Muti-omics，有builk RNA sequencing的数据。

非常感谢！我主要想请问的是，是不是一定要找co-mentor？我的research strategy基本没涉及到wet lab的东西，硬写的话感觉接不上。

【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: yep，这两人都是single cell。再提供点细节，女生是EE出身，男生是stats出身，做
: 的很数学，也很有生物学意义，当然他们老板也都是牛校牛人。现在这两人都在大藤校
: 做PI了。刚查了下，男生还有一片Nature Methods一作，女生有ICML/NIPS一作。
: 我马上也要申请K99，我老板让我文章接受了再递申请，因为我时间还蛮充裕。我也是
: 纯计算的，博士一片Nature Gen，博后一片Cell在revision，都是排第一的一作。但我
: 不做single cell，我做Muti-omics，有builk RNA sequencing的数据。

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 非常感谢！我主要想请问的是，是不是一定要找co-mentor？我的research strategy基
: 本没涉及到wet lab的东西，硬写的话感觉接不上。

你们组有人之前申请过吗？我粗浅的理解，感觉你这个根本都不会被fund。我们做计算的都知道，prediction is cheap，validation is the key。预测的那些
bioinformatics里面的文章AUC都95%+，鬼相信他们做的。建议，基于计算找生物学意
义才是正解。

But你可以尝试一下吧。

其实我也很发愁您说的这个东西。我交proposal的时候应该会有一个nmeth和一个nbt，但是我这个方向纯粹是个老方向，既不是single-cell也不是预测xxx的。我这个方向算出来对就是对，错就是错。好像毫无wet lab的意义。我还特地跑去看了一下NHGRI审
K99的reviewers，感觉认识的人就只有一个。。。您觉得这种方向NIH会fund吗？有写
的必要吗？

【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: 你们组有人之前申请过吗？我粗浅的理解，感觉你这个根本都不会被fund。我们做计算
: 的都知道，prediction is cheap，validation is the key。预测的那些
: bioinformatics里面的文章AUC都95%+，鬼相信他们做的。建议，基于计算找生物学意
: 义才是正解。
: But你可以尝试一下吧。

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 其实我也很发愁您说的这个东西。我交proposal的时候应该会有一个nmeth和一个nbt，
: 但是我这个方向纯粹是个老方向，既不是single-cell也不是预测xxx的。我这个方向算
: 出来对就是对，错就是错。好像毫无wet lab的意义。我还特地跑去看了一下NHGRI审: K99的reviewers，感觉认识的人就只有一个。。。您觉得这种方向NIH会fund吗？有写
: 的必要吗？

你把我弄糊涂了，没有生物学意义，为什么能发nmeth + nbt，怎么听着像是你老板给
你瞎画大饼。如果能被接受就肯定挺重大的研究啊。

不是大饼，我老板比我强太多太多了。我已经发了一个，还有一个已经返修回去了。主要是我们这方向太上游了，离wet lab过远。像你提到的计算预测xxx已经算是我们的下游工作了。所以如果找co-mentor，找的也是做计算预测xxx这些人，依然没有wet lab
的东西。

【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: 你把我弄糊涂了，没有生物学意义，为什么能发nmeth + nbt，怎么听着像是你老板给
: 你瞎画大饼。如果能被接受就肯定挺重大的研究啊。

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 不是大饼，我老板比我强太多太多了。我已经发了一个，还有一个已经返修回去了。主
: 要是我们这方向太上游了，离wet lab过远。像你提到的计算预测xxx已经算是我们的下
: 游工作了。所以如果找co-mentor，找的也是做计算预测xxx这些人，依然没有wet
lab
: 的东西。

I see,估计你是li heng组的，我对你们这些完全不懂，这些图论算法，本科学过几门
课，不是很了解。你看看你门领域的别人吧，你们这个领域我感觉太窄了。一个新的
seq技术出来才需要一个新的assembling的方法，然后li heng组发一篇大子刊，而且得在哈佛这种地方有众多大佬抬着，才能做出好东西，以上是我粗陋的理解。

不过转码农非常easy。

多谢，不过不是。。。其实predict xxx才容易找industry的工作，现在哪里都需要
machine
learning的。

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 多谢。不过其实predict xxx才容易找industry的工作，现在哪里都需要machine
: learning的。

啊哈，祝你申请顺利。

你看我一猜就猜的准，因为全世界能这个方向能灌大子刊的只有你老板，也只需要你老板就够了，说明方向真的很窄。不过你老板认识很多人，拉个什么G Church啥的作你co-mentor，肯定会提高很多成功率。

多谢，但是我不是。。。assembly这种方向其实也有不少人做的很好，比如
Pavel Pevzner，Adam Phillippy和Benedict Paten，他们甚至能发CNS。不过现在是
single-cell和machine learning的时代了，不服不行。

【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: 啊哈，祝你申请顺利。
: 你看我一猜就猜的准，因为全世界能这个方向能灌大子刊的只有你老板，也只需要你老
: 板就够了，说明方向真的很窄。不过你老板认识很多人，拉个什么G Church啥的作你co
: -mentor，肯定会提高很多成功率。

【 在 chhy (chhy) 的大作中提到: 】
: 多谢，但是我也不一定是。。。assembly这种方向其实也有不少人做的很好，比如
: Pavel Pevzner，Adam Phillippy和Benedict Paten，他们甚至能发CNS。不过现在是: single-cell和machine learning的时代了，不服不行。
: co

Pavel和Adam是老人了吧？感觉我本科时候是他们灌大子刊的年代，现在不行了。
Benedict不了解，奇怪这人文章那么好，为什么学校那么差？
但是我同意你最后的，单细胞是未来的方向，而且计算最后跟生物结合才更有意义，我个人认为。

ucsc有钱有资源，比如大名鼎鼎的ucsc genome browser。这方向有很大比例是做工程
，可能一个合适的人能顶好几个没经验的人。而且由于大家都去做machine learning了，人也不好招。ucsc那边能让一堆有经验的人稳定的在那工作，是很厉害的。所以他们能持续的发文章。Adam现在已经可以灌CNS了。
总之非常感谢提供这些信息！

【 在 CornellCS () 的大作中提到: 】
: Pavel和Adam是老人了吧？感觉我本科时候是他们灌大子刊的年代，现在不行了。
: Benedict不了解，奇怪这人文章那么好，为什么学校那么差？
: 但是我同意你最后的，单细胞是未来的方向，而且计算最后跟生物结合才更有意义，我
: 个人认为。