生物信息分析工程师如何提高厨艺

编者按
“想当厨子的生物学家是个好黑客”，没错，做生物信息很多时候其实和做菜差不多，那么今天我们就来列举一下二者的相似之处，看一个生物信息分析人员如何提高厨艺。

准备工作很重要

其实做菜和做数据分析一样，其实90%的时间都用在准备工作上，真正用于“做”的时间并不长。例如做一道菜，需要购买到对应的各种食材，调料，处理食材，摆盘等等工作，真正烹饪所占的时间并不多。做数据挖掘也是一样，准备需要的软件，数据库，数据质控，数据清洗，结果质控等，真正运行分析的步骤所用的时间并不多。

食材很重要

要想做出一道好菜，首先食材很重要，所谓“四季五补”，一定要选择对应时令上好食材。那么生物数据分析也是一样，样品选择非常重要，好的实验设计其可以起到事半功倍的效果，良好的开端是成功的一半。

食材处理很重要

选择好食材之后，还需要对食材进行处理，剔除掉不新鲜后者品相不好的部分。生物数据分析中也是一样，这部分属于质控和过滤部分，也就是数据清洗部分。如果不对数据进行质控处理，一方面，这些“坏数据”不仅极大的增加了计算资源的消耗，也会干扰分析结果。所谓的“一颗老鼠屎毁了一锅粥”。食材处理好了才可以上锅。

厨具也很重要

好马配好鞍 好船配好帆。君欲善其事，必先利其器。虽然中国厨师可以靠一刀一锅闯天下，但那也是好刀和好锅。为什么在家做不出饭店的味道，其中一个原因就是火候不到，饭店专用的炉具火力比较大。这就好比数据分析中的计算资源的重要性，家用台式机虽然也能够做一些分析，但是并行计算，内存，存储等远不如服务器，所以，做好生物信息服务器还是必不可少的。另外，还需要掌握多的软件工具，“煎炒烹炸”样样精通，这样无论面对什么样的数据都不怕了。

厨师很重要

食材，器具都有了并不一定就能做好菜，厨师非常重要，无论中餐西餐，哪个菜系，厨师都起了关键作用（金拱门肯德基除外），同样的食材，不同的厨师会做出不同的菜品，即使做同样的菜品，味道也有很大差别。生物数据分析同样的道理，同样的数据不同的人会挖掘出不同的内容，这就要是考验分析人员的经验和能力了，尽管现在各种鼓吹人工智能的重要作用，但是任何时候不要忽略人的重要性，不要忘了，人工智能本身也是人发明和控制的。

实践很重要

虽然现在可以通过App搜索到各种菜的做法，但是从菜谱图到真正做出来，中间还隔十二道谢霆锋，如果不想让图片仅供参考，就需要多次实践。在实践中就会发现各种问题。数据分析也是同样，在分析中会遇到各种各样的问题，包括很多意想不到的问题，数据问题，机器问题，样品问题等等，这些都是需要通过不断的实践来进行总结。

经验很重要

“想要去省城，就让老司机带带你”。经验其实很重要，无论是对于厨师和生物信息分析工程师。对于这种实践性强的工作，经验往往不可替代。虽然可以利用计算机软件对数据自动建模。例如想要研究影响植物生长的所有因素。土壤，水分，空气，肥料，微量元素等等条件，但显然经验会判断出哪个因素的影响权重比较大。

调味很重要

为何饭店的菜总是很有味道，而自己做的总是很平淡，其中一个重要原因是饭店调料下的比较猛，油、盐、味精、糖、酱油，醋等等都加的特别多，这样吃起来有味道，但是吃多了容易口渴。所以，还是粤菜比较好，追求食物本身的味道。做生物信息分析中，需要用到很多软件，每个软件都有很多可调节的选项与参数，这些选项中，有些是比较重要的，对结果影响很大，有些影响较小，有些没有影响，那么数据分析人员，就要熟练设置这些选项参数，得到最优的解，这就需要反复尝试，评估，根据不同的数据特点，选择不同的参数组合。就如同做不同的菜需要配置不同的调料比例一样，这项工作就需要经验，那么经验来自于大量的实践。
希望每一个生物信息分析人员都能做一个好厨师！