腾讯研究院刚刚推出了实验性的DNA搜索引擎，去年他们发表过一篇学术论文How to build a DNA search engine like Google?，还申请了与此相关的专利。当时引起了国内外很多科技媒体的关注。

　　关于这个DNA搜索引擎，扬子江@42qu刚刚发表的这篇文章里面有更详细的介绍。

　　先简单介绍一下这篇论文的思路。现代搜索引擎的一个常规预处理环节，是对文档进行分词然后创建倒排索引。中英文在分词这个环节上有很大差别，英文单词天然被空格隔开，中文句子里的词汇都是连在一起的，所以更加难以划分，例如“南京市长江大桥”，分词算法一不小心就切成了这样：南京/市长/江/大桥。因此最常见的处理，是开一个移动窗口，不断扫描连续几个字形成的子串，创建倒排索引，当然最终只会保留频率较高的串。考虑到基因串搜索的特点与此很类似，所以现有中文搜索引擎的技术可以应用到生物基因搜索里去。

　　如果对分词算法更感兴趣的话，可以参考《算法导论》里“动态规划”那一章的计算字符串最小距离的那个例题，书里还特别提示了一句：这个模型被应用于基因比对领域。进一步，还可以Google更专业经典的生物信息算法，例如BLAST（我记得IBM开发社区有过一篇BLAST算法的介绍写得很好）。

　　文本信息检索和基因分析两个领域之间有很多故事。

　　在本领域的超大规模序列匹配算法和软件尚未成熟之前，早期的生物信息学者就曾经试图借助过Google协助自己的研究。他们的办法是把基因数据放到Web上，然后吸引Google的爬虫过来抓取，最后再用Google搜索自己想要的序列片段。不过由于人类基因字符串长达三十万，Google对匹配模式的长度有上限，所以这种方法的结果并不是特别精确。按说号称更懂中文的百度应该能派上用场……悲剧的是……百度限制更多……嗯……我记得……那时候搜索内容不能超过32个汉字（或64个字母）。

　　当BLAST等经典基因比对算法出现以后，又反过来被信息检索领域应用，在某些特殊的场合（例如版本比对、谣言分析、抄袭判断等领域）发挥了重大作用，很多人大概都听说过分析“赶快把这封邮件抄送给十个朋友，否则……”这类蠕虫email内容几十年演变过程的那篇著名论文。

　　稍微了解领域知识的生物信息人员都会明白，腾讯的这个引擎还只是一个演示性的玩具。真正常规的工业级基因深度测序数据处理，是要对多达几T的测序数据进行拼接和匹配，然后再搜索基因库，寻找突变点。不过俺个人看法是，如果有一天网络巨头真把目光投向生物信息领域了，这个行业就该重新洗牌了。目前看，还是产业规模和利润兴趣的问题，而具体的技术能力并不会形成太大的壁垒，就算有，在高薪挖墙角的人才战面前也是浮云。

　　说到这里，LinkedIn上面的Bio-IT World: Bioinformatics小组里刚有过一个有趣的讨论：So why hasn’t the Bioinformatics industry rocketed to success? （为什么生物信息产业始终不温不火，没有出现爆炸性发展？）。