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導讀神經科學研究，俗稱“腦研究”，在“大數據”概念出來的多年前就已經用上了一些大數據研究的方法了，所以，作為神經科學家，我們對“大數據”早就非常熟悉了。這里談一下我個人對于神經科學領域大數據的一些想法。
大家要問，神經科學領域都有哪些大數據呢？這里，最明顯不過的如“成像”數據，像功能性核磁共振（fMRI）、彌散張量成像（DTI）、電壓敏感染料成像（VSDI）等實驗的數據；還有使用多通道技術獲得的的長時間的電生理數據，如多道EEG、胞外多通微電極記錄、微電極陣列（MEA）記錄等實驗的數據。
這些數據的特點一是數據文件體積龐大，在2003年的時候就可以輕易超過1G（腦電生理數據），或者是在計算機內存中進行計算的時候會超過4G，以至于必需使用64位操作系統。第二個特點是使用單個CPU計算時需要很長時間，像2003年即使200M大小的腦電生理數據，使用當時的單核計算機做時頻譜分析，一個數據文件的計算時間通常都要超過2個小時。
在目前多核計算機平臺下進行計算，對于需要進行復雜計算的數據，大多數專用的神經科學分析軟件暫時還不支持并行計算，有些通用的軟件如Matlab已經可以支持OpenMP和CUDA兩種模式的并行計算，但前提要求是使用者必須懂得計算機編程，尤其像CUDA模式更是如此。
目前國內的神經科學計算還很少有人用到超級計算機（以下簡稱“超算”），使用超算多少有些麻煩，主要原因是還沒有比較成熟的軟件（無論商業還是開源軟件）可以讓一般的神經科學家像使用Excel一樣方便地使用那樣的并行軟件。即使在桌面領域，支持OpenMP和CUDA的神經科學專用計算軟件也很稀少。但是這樣的局面不會保持太久，估計在2020年之前這樣的軟件就會比較普及。
并行計算軟件的普及對于研究者來說是很重要的，因為沒有金剛鉆就攬不了瓷器活。但除了軟件之外，更重要的怕是對于神經科學數據的理解、分析能力了。這一點可不是一個人或是某個領域的人就可以干得下來的活，要完成這種研究，必須有數學、信息學、神經生物學等多個領域的專家聯合起來對某個專門的問題進行集中、深入的研究方可。這種多學科聯合不是那種“要錢”的松散聯合，而是為了解決一個實際問題必須要進行的實質性聯合，也許現有的國家科研體制暫時還不支持這種聯合，但只要不是“為了發文章而合作”，相關領域的科學家應該還是可以聯合在一起潛心進行研究的，目前自然科學基金也支持這種研究。
為了進行聯合研究，各領域的專家或多或少都需要對其他的領域有部分了解，否則這種合作的橋梁很難搭建起來。就像神經生物學家不懂一點數學和計算，數學家和信息學家不懂一點神經生物學一樣，那樣的話就別指望合作會有什么成效，最多是大家坐地分錢而后各自干各自的，然后把發表的文章湊在一塊用來應付驗收而已。
大數據的核心問題在于如何挖掘與相關領域有關的科學規律，所以這種挖掘不能僅靠所謂的“數據科學家”，因為大數據通常都是和某個具體科學領域有關，或者和某個具體的科學問題有關，因此，除了數據科學家之外，實驗學家和理論學家都需要參與數據的挖掘工作，這是一個綜合性很高的系統工程。
大數據概念誕生到現在還不到5年，但是神經科學家為了揭開腦功能的奧秘，和大數據打交道已經10年以上了，像2005年歐洲發起的“藍腦計劃（Blue Brain Project）”使用顯微鏡和膜片鉗技術以及超算從一小片腦片研究開始，直到最近幾年IBM用超算和專門芯片來模擬大腦為止，神經科學領域對于大數據的理解和其他領域相比要更加深入。
對于神經科學領域的研究人員來說，無論是小到分子水平還是大到行為水平方面的研究，遲早都要和大數據打交道，所以，掌握一些必要的數學、計算機編程的知識對于今后事業的發展是會有所幫助的。
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