天下事有难易乎?为之,则难者亦易矣;不为,则易者亦难矣。

生信分两个大方向,偏程序开发和偏实际应用,程序开发需要较强的数学和IT背景,事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题,习惯上也称为生物信息学。

生物信息学的重点在于“信息”二字,就是借助于计算机工具,从大量的生物学数据中挖掘出感兴趣的信息。计算机在这个过程中只是一个工具,不是重点,我们只要能操作好计算机就好了。要操作任何一台机器,是不是得学习相关知识?直接对着机器说话,让它怎么干,现在的还没达到那个水平,将来或许会。

目前来说,代码,才是计算机能听懂的语言,写代码,能让计算机更好地完成我们的工作,但千万不要以为编写代码有多难?下面是重点。

01 编程难吗?

如果编代码水平最高等级是10级,搞生信的学到1级就可以了。

只需要1级是什么概念,就是入门级水平,就完全OK了。

注意我上面用“代码”两个字,而尽量不用“编程”,是因为生信写的那点东西,根本算不得程序,就是一些简单的指令组成的脚本而已,跟真正的IT程序,相隔着十万八千里。

事实上已经有人说出了真相,写个破脚本,也好意思说自己会编程?事实就是如此,好尴尬。

就算广泛使用的生信软件,你扒开代码来看,也就那么回事,并没有用到高深的编程知识,比如生信最核心的比对软件,不就是动态规划的反复运用吗?即便如此,也只是套用了现成的算法,根本用不着多深的编程技巧,好多生信软件,都没用到异常捕获机制,面向对象的编程思想,很多也没用到,而是C语言那套面向过程的。

把一个技能做到入门水平,难吗?不难,是不为也。

你认为难,别的同学也一样,如果你克服了,那么你在职场上就有了比较优势。

跨界,是一个人取得优势的捷径。

试想你在本专业取得前50%的成绩,在这50%的人中,你的计算机能力也能进前50%,那么你就进入了整体的前25%。你统计基础好,这个账很容易算吧。

吴军说过,你在一个城市的打工者中,收入能够进入前25%,就不用担心买不起房,因为一个城市怎么样也要留住真正给它做贡献的人。同理,你在同行中做到前25%,也不愁找不到工作。

扯远了。

前面是思想理念方面的转变,下面说下具体操作过程。

你现在要做的,买2本书,一本Linux入门,一本Python入门,打开电脑和书,把书上的代码在电脑里面从头到尾敲一遍,就能干活了,如果遇到画图,可以再了解一下R语言。如果时间允许,我可以带大家过两本书,给大家指出哪些是必须掌握的,哪些暂时没必要掌握,比如Python,涉及到网络编程,爬虫啥的,暂时没必要掌握,Linux也只需要掌握基本命令,运维相关的东西暂时也不需要。

下面我再聊一下如何克服焦虑。

02 我们为何如此焦虑?

李笑来谈到写作,要“Narrow your topic”,就是聚集你的主题。

我们学习也是一样,要聚集自己的课题。网上生信教程那么多,如果解决不了你的问题,跟你有什么关系?何况有些教程讲生信入门,动辄算法详解,机器学习,除了故作高深,吸引不明真相的粉丝外,没别的作用。本人至今不懂机器学习,老板也没让我用机器学习干活。

另外就是追热点,甲基化热门,追甲基化,单细胞热门,追单细胞,生怕哪个热点自己赶不上,学了一堆东西,实际上用不到,徒增焦虑,越学越焦虑。

大可不必追热点,选定自己的方向,深挖下去,直到挖出水,不要东挖一下,西挖一下,每次都是水快出来了,就放弃了。

就拿我所在的基因检测行业来说,真正挣到钱的是谁?是技术最前沿最高深的吗?不是。肿瘤基因检测企业,基于NGS技术的都在亏损,而艾德的ARMS挣得盆满钵满,ARMS是基于传统的PCR,相对NGS来说技术要落后一到二代。最近的新冠检测,挣钱的也不是技术最先进的,而是在自己行业深耕多年的。人也好比一个企业,盲目多元化扩张,最终只有被淘汰出局。你不能告诉别人我会合成药物,你应该告诉别人我会合成抗高血压药,你也不会告诉别人我会搞生信,你应该告诉别人你擅长基因组方面的数据分析,甚至是在肿瘤基因检测或者微生物基因检测方面有独到见解。

因此,要聚焦,专注于一个领域,这样你虽然在就业市场上面临的选择少了,但是你精于某一方面,反而更容易找到工作,并且能谈到更高的价钱,毕竟你要的不是一个行业,你要的只是一份工作而已,你要那么多工作机会干啥?一个就够了。

我一直用的微信签名:Less is more,少即是多。

把手头的工作干好,干到极致,当接手新的课题时,再去学习相关知识。

我们不能变成学习的奴隶,我们要做学习的主人,当你学会了专注,你就克服了焦虑。

毕竟生活除了眼前的苟且,还有诗和远方。