和《R实战：系统发育的数据集成操作及可视化》读者聊聊天

因为书卖得太好，出版社邀请我线上联麦，这可以说是首秀，线上讲座有，但这种直播联麦真还是第一次！和各位小伙伴聊一聊，希望能够对大家有一点启发。有小伙伴留言问我带货吗？带！必须带，我为自己带盐，请戳《第一次的联麦直播 =，=》。

其中有小伙伴问用mac还是win好，大家都知道我在香港那段时间是用Mac的，当PI之后的几年时间里是用Arch Linux的，最近我又转向Windows了，请戳《Windows下新装R的极简指南》。其实没有人用操作系统，大家都在用应用程序，主要是以前win下用bash不太爽，现在开了子系统之后，等同于win也是完全支持POSIX的，再对应回大家都在用应用程序，那就无差别了。为什么在这里要重复讲一下这个问题？因为我觉得这是初学者非常关注的问题，包括我在视频里谈到的语言和工具的选择上，然后我想强调的是，差生文具多！干就是了，想那么多干嘛！

有一个说“生信挖掘数据库”的，我一下没对应上，我后面想大概是问GEO/TCGA数据挖掘之类的吧？如果是的话，那么我这里补充回答一下，着急灌水搞毕业可以搞一搞，不然我是不推荐的，容易爽的地方肯定人多，人多容易从众，这叫落入窠臼。套路待久了，要跳出来可能也比较痛苦。我也是对着学生说，我们是没有啥积累的团队，没有历史包袱，可以多尝试点别的东西，不要掉进别人的套路里。再比如研究生复试，多数人都是讲自己跑过转录组分析（包括单细胞），真的没啥用，都是现成的东西，数据一读进去一键到底，不是加分项。或者也可以认为已经卷到人手一本葵花宝典了。

更何况新闻联播都说要设生物信息技术高职专科了，跑跑工具，跑跑pipeline，这个生态位以后会被高职专科占领了，更何况以后可能必然是和聊天机器聊几句，就可以把跑工具和流程的活给干了。在自己的专业上，还是得有那么三板斧，不然跟搬砖也没有啥区别。我在联麦中主要传达的信息，就是：刻意练习 + 跟随大师。不管学什么，都是这个道理。

最后的最后，继续广告，招博士后！我的宣传语是：让我们把名字写到同一张paper上！！！