可以在 PhD 版讨论生资真是太开心了！ 我觉得这真的是很有趣的讨论 我是生物人，我觉得去资讯的 lab 得到超多东西 ahot大是资讯人，他觉得去生物的 lab 学到超多东西 xDD 所以，其实我当初的文章是写： 因为原 po 是生物背景，所以我建议去资讯或统计的 lab，可以学到不同思维 我很同意，分析第一手资料的确对於发表来说很重要 不过这又牵扯到自己想要学的东西以及兴趣是什麽 实验室也有同学是在做分析资料的路线，我们也有合作的 lab 可以拿到第一手资料 他 paper 的卖点就是 data 跟他的分析流程 我则是在学习的过程中慢慢的偏向发展演算法跟统计分析方法 所以，关於 ahot大 说的 : 但是除非你自己的programming language能达到 CS研究生的水准 : 或是你的统计能力跟 Biostat PhD研究生差不多的水准 : 不然你要凭甚麽去打败这些纯做dry lab的人 这点我有不同的意见 到目前为止，我觉得有一个很奇妙的情况就是很多生物学家根本不太相信生资的结果 原因之一就是很多纯做 dry lab 的人想出来的方法 - model 很漂亮没错，但是生物学家基本看不懂/没时间看那些数学 - 这些 model 很少考量到生物资料背後的 complexity 我觉得自己在 programming 或是在统计的子领域一定都没有那些单一领域的强 但是做一个跨领域的人的好处，我的思考是横的贯穿的 我可以把我生物相关的知识 implement 进去我的 model 里 而这就不是纯做 dry lab 的人会做的，因为他们从一开始不会这样想 这也是生物人做生资的优势，你的思维其实比较接近生物学家 打个广告，原 po 你知道其实有生医资版（BioMedInfo）吗？ xD（虽然最近有点荒废） -- █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ 　　　　　　 There will NEVER be a day, when I won't think of you. █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ --

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