在刚过去的终选周末（11月25-28日），我校生命科学学院的江熹霖同学成为2016年度最新的四位中国罗德学者之一。他致力于研发高效率的诊断统计学工具，不仅是“学霸”，更是努力改变世界的梦想家和实干者。
罗德奖学金被称为“全球最难申请的奖学金”，每年申请者超过1.2万名，但最终只有83人能够脱颖而出，录取率仅有0.7%，因此罗德奖学金被称为“本科生的诺贝尔奖”，是世界上竞争最激烈的奖学金之一。
2015年，罗德奖学金首次进入中国并遴选出四位获奖者，分别是复旦大学巩辰卓、清华大学任娜瑛、浙江大学张淳映、北京大学张婉愉。罗德中国奖学金面向19到25周岁的中国国籍学生。在评选上没有固定的标准，对于申请人的学校和背景没有任何限制，希望招收到的每一个学生都具有不同的特质、不同的背景、不同的爱好、不同的专业。
江熹霖
复旦大学生命科学学院2013级本科生
绩点3.91，名列年级第一，两获国家奖学金
上海市大学生田径锦标赛1500米金牌
复旦大学思源计划学生
结合生物学与统计学，致力于研发高效率的诊断统计学工具
新加坡国立大学ECE专业Thomas Yeo课题组研究经历
纽约大学全额资助，美国科学院院士David Heeger 的实验室，计算神经生物学研究
美国参与亚裔青年会议，讨论亚裔的生存空间
江熹霖是复旦大学生命科学学院的大四本科生。大一时他名列500多人的自然科学大类第一名，选择自己最为喜爱的生物科学作为专业。但在他进入实验室几个月后发觉所做工作同自己理想中的生物科研相差甚远，于是退出实验室开始重寻目标。期间他组织了云南永平的支教和广州深圳的调研，通过选拔前往加州同美国青年华人政治家交流，在波士顿参加学术竞赛。经过艰难的思考之后，他重新找到科研兴趣所在，也明确了努力研究的意义。
他努力钻研生物学与统计学的结合领域，希望能够研发出高效率的诊断统计学工具。为此，他争取到了新加坡、美国等地的研究机会，在计算生物学领域积累了丰富的科研经验。
他成绩优异，常年名列年级第一，两获国家奖学金，也曾获上海市优秀共青团员、复旦大学优秀学生干部标兵等称号。
他喜好多种球类运动，且擅长中距离跑，三次参加上海市大学生田径锦标赛1500m分获金银铜牌，三次参加400m接力获一金二银，且在复旦校运会中保持不败。
他说：关于科研选择，我也挣扎过
高中毕业时，除了复旦自招的名额，我也收到了香港大学和香港科技大学的录取通知。在我高考那几年，去香港读书似乎是个很潮流的事情吧，可能是自己天生叛逆（遇到什么别人觉得应该做的事情都喜欢反抗一下表现自己的特立独行），也可能是因为生物教材对摩尔根刻画的神乎其神（复旦生科院创始人是摩尔根的弟子谈家桢），似乎没有什么纠结地就把复旦自然科学试验班作为了自己的第一选择。
大一，每天按部就班地学习训练，混迹于各种“浪”的团体中，过得轻松也执着。到了大二，终于进入了生命科学学院，挽起袖子开始准备大干一场，于是进入了生科院的遗传学实验室。最开始的兴奋消退之后，我开始发现自己的时间被做实验的等待撕裂（这对习惯用大块时间思考的我是个灾难），更重要的是，我发现自己一直痴迷的生物系统，与我的工作似乎毫无关联。但由于担心自己只是因为没有入门所以才不喜欢，我还是决定坚持下去。
一次奖学金颁奖仪式之后，周围的人开始认为我理所应当花大量的时间在实验室，然后本科期间发表几篇文章，打造一个所有学校都不愿意拒绝的简历，再顺理成章地做博士研究……可能骨子里一如既往的叛逆吧，我反而开始认真思考自己为什么一定要做科研。为什么成绩好的理科生一定要及早开始在实验室学习？我的知识储备，对生物问题的理解真的够吗？在一无所知的时候选择的课题方向一定要坚持下去吗？我终于冷静地开始看待自己做科研的目的：无非是不想让他人觉得自己因困难而放弃，无非是希望本科尽早发表文章来赢得好的PhD offer。这和我最初想要解决疾病问题的初衷相差太远，我意识到自己的生活已经被别人的看法弄得一团糟。我决定放弃，重新思考自己想要做什么。
没有花很多时间在实验室的时间里，我开始尝试各种新事情：在神农架大山里跟着老师采植物，重新体会到宏观生物学的魅力；前往美国参与亚裔青年会议（APAPA annual summit），同未来的美国政治家们讨论亚裔的生存空间；在广州深圳参访企业，重新认识中国力量；在波士顿参与学术竞赛，体会同龄的生物学工作者的科研热情。这一次次的活动中，我开始重新发现：科技依旧是唯一能够让我热血沸腾的。广州深圳每一家企业对于科技的重视，在硅谷Pericom手捧硅片时的心跳加速，在科研竞赛中为了一个实验细节和别人争得面红耳赤：这些都一再告诉我，这辈子依旧是科学技术的人。我开始认真反思自己之前选择的鲁莽，我明白自己需要做自己最有兴趣的事。
像之前一样，生物系统对我有很大的吸引力，所以我希望能够做一些和系统生物学相关的工作（其实就是计算生物学）。但我非常悲伤的发现，大二以来的课程中，似乎没有任何一门课程对于我这个方面的研究有帮助。怎么办？从头学吧。我不再渴求做得面面俱到，而决定只专心把这一件事做好。复旦大学有数据科学的第二专业，但这意味着我将不会把这些成绩放在我正式的成绩单上，我决定置之死地而后生，直接作为专业课进行选择，用自己保持成绩的动力来逼自己努力学数学及计算机知识。
从此之后，我的课表的一大半都是MA，DATA，CS开头的课程，超过修读计划30余学分，我开始一点点补充自己的知识，在新加坡国立大学交流时直接按照统计系培养方案修读。与此同时，我进入了新加坡国立大学ECE专业Thomas Yeo课题组工作学习。这个课题组几乎是新加坡最高产的课题组之一，在整个课题组有点工作狂的氛围中，我不断学习各种实用的统计学方法，使用各种编程语言，从最初为博士生打下手检查图像开始，到最后能够独立推到应有较为复杂的机器学习算法。记得非常清楚，在4月末的一天，我突然感觉眼前的数学文献不再模糊，和生物学的关系也变得清晰。从我最开始接触“quantative skills”到这一刻一共是8个月的时间，我重新认识到自己的兴趣，潜能。
在新加坡的签证到期之后，我幸运地得到了纽约大学的全额资助，前往美国科学院院士David Heeger 的实验室从事计算神经生物学的研究。可能是对本科生的期望较低，我用了两个周做完了他布置的任务。之后的八周时间，我开始思考自己的问题，我开始研究两种在自闭症患者中异常的现象之间的联系（我更希望做疾病相关的研究），同时也开始探究神经活动的统计学特征（在研究方法中我对统计学方法最为感兴趣）。最终，我完成了第二个项目的初步数据收集同时搭建起了解释第三个项目中统计学特征的神经模型。（具体做的怎么样，其实我很好奇David会怎么评价我，哈哈哈）作为一个接受大量遗传学训练的复旦生科学生，在牛津的学习中，我依然希望回归疾病的基因本质，探究更好的检测及预测疾病的统计学方法。
编辑：徐弘程 潘晨曦
转载自：卿云歌
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