在这个人生的十字路口遇见生信技能树
上一期是： 我与生信技能不得不说的二三事
在这个转弯，遇见生信技能树
2020年9月，我开始了平凡且充实的研究生生活。但20年12月28号，一场意外导致我股骨颈骨折，硬生生将我的研究生生活摁下暂停键。手术后是21年1月1日，这天的太阳很美好，一度让我以为最艰难的时间已经过去。殊不知后期长达半年多的休养康复才是最折磨的。
这种折磨是卧病在床的无力，是必须借助拐杖才能走路的尴尬，是每次上下楼梯都落后于常人的气愤，是对漫长恢复期的恐惧，是对未来大概率后遗症的惊慌，其中最在意的莫过于落后其他同学科研进度的焦灼。
我知道像我们这样善良本分，只渴求健康平安的人。都逃不过命运的诘难，但还是期盼冥冥之中的什么东西可以让苦难来的短暂一些，假如还能拿什么交换，我可以把眼泪和快乐一次性用完。
第一次接触生信
离群大雁的焦虑很难排解，因为它很难在翅膀受伤的情况下再次追上雁群，除非有一股风的力量。在我看来，生信就这样悄然无息的进入了我的世界，抚平了我心头的焦躁不安。就在下一个转弯，好事往往就会出现，课题组王老师给我了一个硬盘，里边是三只老鼠的单细胞转录组数据，我第一次见到1个T的硬盘被装满。一时之间竟也不知该做什么，可能是冥冥之中的安排，就接触到了生信菜鸟团、生信技能树、单细胞天地，也知道了原来有健明老师带起来的这个庞大的生信学习群体。（这是我一直很佩服健明老师的原因，因为在我印象里，生物学科分支就是广且杂，不同课题组之间的研究很难兼容，一旦脱离课题组，就会很难补上）我没有敢想过会在这种艰难时刻，碰到这样一支庞大的队伍，用另一种方式让我与我的课题组保持兼容，督促我进步，帮助我缓解我的焦虑。
学习经历
我的学习经历有点特殊，我没能先去看B站上技能树的R语言教程，是看了些关于R语言的基础文章，就直接碰到了GEO数据挖掘的课程，就从Github上下载了健明老师代码，一点一点的run。GEO系列课程看完，转录组和甲基化课程就感觉很简单的就看完了。ATAC、chip相关课程就没看，因为我毕竟第一套数据是单细胞转录组，就直接看了技能树单细胞转录组分析的课程，学了基本的流程、分化轨迹、细胞通讯等等。刚开始总是很痛苦的，技能树承载了我的痛苦：我第一次进Github，第一次知道linux，第一次用R语言，第一次知道组学数据挖掘。希望所有开始感觉困难的朋友，坚持一下，任何新的尝试都会有暂时的痛苦，但是当你经历了就会有收获。
两个生信学习问题的思考
现在我也没有成为大神，也还是停留在跑代码，调代码，偶尔写代码的初学者时期。健明老师说过学会跑代码仅仅是知道了生信的十分之一。我也困惑那什么是真正的生信，我怎样才能学会另外十分之九？现在我也没有这个问题的答案，但是我现在已经不单是盲目追求生信的另外十分之九，我追求的是生信能很好的辅佐我的课题。我现在越发觉得，我需要做的更多在于对生物知识和问题的深度理解。需要做的是培养提出并解决生物问题的能力。
调代码这种事谁都能做，算法和程序开发我都做不了，那么我现在做的是否都是无用功？我有时候也会想，自己学这些简直就是一个机器人，就会调代码，改代码，算法都是人家定好的，自己做的事情就毫无意义。但是我现在反倒更豁达了一点。懂算法和程序开发的数学和计算机大佬固然很强。但是我觉得生物专业的定位和这些还是有本质不同的。当然如果你喜欢计算机和数学完全可以转行，我同学也有转行很成功的。我们生物专业可能更厉害的点在于，我们能让工具不仅仅是工具，可以用这些工具解决生物问题。我们固然没有办法造出来一把菜刀，但是我们可以用菜刀去做一道美味可口的菜。这完全取决于你要当一个厨师还是铁匠。
最后关于未来的展望
前段时间生信技能树推荐了一个MIT的课程《生命科学中的深度学习》，现在计划补自己的数学统计学知识，一方面是尝试去完善自己的知识结构，另一方面也想再追一下机器学习和深度学习。在这也强烈推荐吴恩达的机器学习课程，如果要用python学些关于机器学习的操作，可以从黄海广教授的github上下载代码和教程。最后希望我早日脱拐，祝愿大家身体健康，永远开心快乐，保持热爱，奔赴山海。
不能颓废啊！
要冲破这些困障！
快马加鞭，未下鞍，再回首，离天三尺三！
2021年1月1日的阳光
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