话廿八 ｜ 当人人都会生物信息

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话廿八 ｜ 当人人都会生物信息 by 单细胞天地

赛尔，你好。

这是生信家书的第二十八封。虽然习惯了四季轮回，但是当新的季节来临，还是会有些欣欣然。就拿着越来越冷的冬天来说吧，当树的颜色换了个遍，衣橱里的衣服 也都换成新的风格，某一天的早上，打开门，一个雕栏玉砌的世界。不免会有些喜出望外。每到这个场景，我都想起《钢铁是怎样炼成的》里面的一个画面：

青春终于胜利了，保尔没有死于伤寒。这是他第四次跨过死亡的门槛，又回到了人间。卧床一个月之后，苍白瘦削的保尔终于站起来，迈着颤巍巍的双腿，扶着墙壁，在房间里试着走动。母亲搀着他走到窗口，他向路上望了很久。 
积雪融化了，小水洼闪闪发光。外面已经是乍暖还寒的早春天气了。
紧靠窗户的樱桃树枝上，神气十足地站着一只灰胸脯的麻雀，它不时用狡猾的小眼睛偷看保尔。
“怎么样，冬天咱们总算熬过来了吧？”保尔用指头敲着窗户，低声说。

一切都会过去，而且会好起来。每到心中积郁，都会这样安慰自己。这两天无意间看到的一句话，居然没来由地感到很是治愈：

天地不与圣人同忧。

这里面有两层意思，一个是天地和圣人都各有其忧，另一个是，就算是圣人，也不能把天地之间的心操完，何况我们一介凡夫呢？

其实大部分的忧愁都是自己假想的，在我们做生物信息数据分析的时候也是一样。那种坐在电脑前，行云流水地编程，按部就班地导出结果，顺利地拿去回报/发表，此类情况很少见。更多地是数据反复，不断调整，胆大心细脸皮厚。

曾经我们认为数据处理的难，是因为生物信息人手不够，假如人人都会生物信息，会是一个怎样的世界，生物信息会更好做吗？

就像前几年互联网流传的“人人都是产品经理”一样，产品经理没有因此更好做，只是入门的门槛降低了，泥沙俱下，什么是产品经理，反而不容易判断了。

随着生物信息高等教育的普及，大量的测序服务公司成批制地生产生物信息工程师，以至于生物信息的门槛也很低了。测序这个技术也慢慢从科研级别到临床级别，并有零星的消费级别产品面世。

于是，熟悉Linux和R/Python，能加载几个数据分析工具包，跑通官方文档，会用人工智能提示词，就说自己会生物信息了。（这说的不就是我吗？）

当人人都是生物信息，我们不再重要，生物信息的门槛降低，生物信息本身也会进一步分化成不同的领域，如生物信息的上下游分析。举个例子，大部分的单细胞生物信息入门者，上来就是单细胞下游分析了，因为上游分析的序列质控、数据比对、基因定量都由商业开源工具完成了。对很多下游生物信息来讲，越上游越自由，这要求上下游生物信息者们更加紧密合作。生物信息岗位也由一个人，慢慢演变成一个小团队。生物信息的工具属性更加明显。

当人人都是生物信息，科学家之间的沟通更加顺畅。生物信息依托于互联网构建起来的开源社区，将为人人所用，大家的语言也更加接近。君不见，多少测序数据分析的老师，希望直接和生物信息沟通，甚至坐在生物信息分析师旁边。到那时，我们用生物信息就像用Excel和PPT那样自然、顺手、高效、随处可见。

当人人都是生物信息，生物信息的稀缺性改变了，依然会有稀缺的生物信息者，但是入门的生物信息将没有那么多“门槛红利”了。还记得早些年招聘生物信息的时候，只要愿意学就行，基础不重要。现在基本上都要求熟悉编程语言、分析过大项目，等等。那种会了就稀缺的时代过去了，混生物信息，要有硬通货了。

当人人都是生物信息，生物信息依然要爱惜自己的羽毛，对数据负责，向结果负责。依然做那个独一无二的生物信息。

你的运来
20241121
于南京

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话廿八 ｜ 当人人都会生物信息 by 单细胞天地

赛尔，你好。

这是生信家书的第二十八封。虽然习惯了四季轮回，但是当新的季节来临，还是会有些欣欣然。就拿着越来越冷的冬天来说吧，当树的颜色换了个遍，衣橱里的衣服 也都换成新的风格，某一天的早上，打开门，一个雕栏玉砌的世界。不免会有些喜出望外。每到这个场景，我都想起《钢铁是怎样炼成的》里面的一个画面：

青春终于胜利了，保尔没有死于伤寒。这是他第四次跨过死亡的门槛，又回到了人间。卧床一个月之后，苍白瘦削的保尔终于站起来，迈着颤巍巍的双腿，扶着墙壁，在房间里试着走动。母亲搀着他走到窗口，他向路上望了很久。 
积雪融化了，小水洼闪闪发光。外面已经是乍暖还寒的早春天气了。
紧靠窗户的樱桃树枝上，神气十足地站着一只灰胸脯的麻雀，它不时用狡猾的小眼睛偷看保尔。
“怎么样，冬天咱们总算熬过来了吧？”保尔用指头敲着窗户，低声说。

一切都会过去，而且会好起来。每到心中积郁，都会这样安慰自己。这两天无意间看到的一句话，居然没来由地感到很是治愈：

天地不与圣人同忧。

这里面有两层意思，一个是天地和圣人都各有其忧，另一个是，就算是圣人，也不能把天地之间的心操完，何况我们一介凡夫呢？

其实大部分的忧愁都是自己假想的，在我们做生物信息数据分析的时候也是一样。那种坐在电脑前，行云流水地编程，按部就班地导出结果，顺利地拿去回报/发表，此类情况很少见。更多地是数据反复，不断调整，胆大心细脸皮厚。

曾经我们认为数据处理的难，是因为生物信息人手不够，假如人人都会生物信息，会是一个怎样的世界，生物信息会更好做吗？

就像前几年互联网流传的“人人都是产品经理”一样，产品经理没有因此更好做，只是入门的门槛降低了，泥沙俱下，什么是产品经理，反而不容易判断了。

随着生物信息高等教育的普及，大量的测序服务公司成批制地生产生物信息工程师，以至于生物信息的门槛也很低了。测序这个技术也慢慢从科研级别到临床级别，并有零星的消费级别产品面世。

于是，熟悉Linux和R/Python，能加载几个数据分析工具包，跑通官方文档，会用人工智能提示词，就说自己会生物信息了。（这说的不就是我吗？）

当人人都是生物信息，我们不再重要，生物信息的门槛降低，生物信息本身也会进一步分化成不同的领域，如生物信息的上下游分析。举个例子，大部分的单细胞生物信息入门者，上来就是单细胞下游分析了，因为上游分析的序列质控、数据比对、基因定量都由商业开源工具完成了。对很多下游生物信息来讲，越上游越自由，这要求上下游生物信息者们更加紧密合作。生物信息岗位也由一个人，慢慢演变成一个小团队。生物信息的工具属性更加明显。

当人人都是生物信息，科学家之间的沟通更加顺畅。生物信息依托于互联网构建起来的开源社区，将为人人所用，大家的语言也更加接近。君不见，多少测序数据分析的老师，希望直接和生物信息沟通，甚至坐在生物信息分析师旁边。到那时，我们用生物信息就像用Excel和PPT那样自然、顺手、高效、随处可见。

当人人都是生物信息，生物信息的稀缺性改变了，依然会有稀缺的生物信息者，但是入门的生物信息将没有那么多“门槛红利”了。还记得早些年招聘生物信息的时候，只要愿意学就行，基础不重要。现在基本上都要求熟悉编程语言、分析过大项目，等等。那种会了就稀缺的时代过去了，混生物信息，要有硬通货了。

当人人都是生物信息，生物信息依然要爱惜自己的羽毛，对数据负责，向结果负责。依然做那个独一无二的生物信息。

你的运来
20241121
于南京