可以在 PhD 版討論生資真是太開心了！ 我覺得這真的是很有趣的討論 我是生物人，我覺得去資訊的 lab 得到超多東西 ahot大是資訊人，他覺得去生物的 lab 學到超多東西 xDD 所以，其實我當初的文章是寫： 因為原 po 是生物背景，所以我建議去資訊或統計的 lab，可以學到不同思維 我很同意，分析第一手資料的確對於發表來說很重要 不過這又牽扯到自己想要學的東西以及興趣是什麼 實驗室也有同學是在做分析資料的路線，我們也有合作的 lab 可以拿到第一手資料 他 paper 的賣點就是 data 跟他的分析流程 我則是在學習的過程中慢慢的偏向發展演算法跟統計分析方法 所以，關於 ahot大 說的 : 但是除非你自己的programming language能達到 CS研究生的水準 : 或是你的統計能力跟 Biostat PhD研究生差不多的水準 : 不然你要憑甚麼去打敗這些純做dry lab的人 這點我有不同的意見 到目前為止，我覺得有一個很奇妙的情況就是很多生物學家根本不太相信生資的結果 原因之一就是很多純做 dry lab 的人想出來的方法 - model 很漂亮沒錯，但是生物學家基本看不懂/沒時間看那些數學 - 這些 model 很少考量到生物資料背後的 complexity 我覺得自己在 programming 或是在統計的子領域一定都沒有那些單一領域的強 但是做一個跨領域的人的好處，我的思考是橫的貫穿的 我可以把我生物相關的知識 implement 進去我的 model 裡 而這就不是純做 dry lab 的人會做的，因為他們從一開始不會這樣想 這也是生物人做生資的優勢，你的思維其實比較接近生物學家 打個廣告，原 po 你知道其實有生醫資版（BioMedInfo）嗎？ xD（雖然最近有點荒廢） -- █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ 　　　　　　 There will NEVER be a day, when I won't think of you. █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ █ --

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