54 生信分析时效
转载：对生信分析时间的合理看法
声明：转载和翻译（用AI😎）。
1. Ming Tommy Tang的观点
转载自：https://bsky.app/profile/tommytang.bsky.social/post/3m33cbba3tz2h
“生物信息学分析要多久？”
如果你曾被问到这个问题……那你肯定知道答案是：
看情况。
原因如下：🧵
1/
你的合作者：“RNA-seq分析需要多久完成？”
你：“这取决于你想深入挖掘多少？”
2/
生物信息学不仅仅是数据处理。它不是：“加载 → 分析 → 发布。”它是探索、解读、反复重复。它是艺术。
3/
当然，我们可以做“常规”分析：差异表达、火山图、通路富集、热图。
这只是冰山一角。
4/
但你有4个条件：
对照组、处理1、处理2、联合组。
现在问题来了…
5/
哪些基因对处理1有反应，但对处理2没有？联合组中有什么协同效应？哪些是加性作用，哪些是独特的？
6/
你尝试聚类：可能是k-means或层次聚类。你把基因按相似的表达动态进行分组。每个聚类讲述了一个故事——如果你愿意倾听。
7/
然后生物学召唤你：“看这个基因——我们知道它是处理的靶标。它在做什么？”
突然之间，你开始深入挖掘特定的基因。
8/
合作者问：“我们能在另一个数据集中验证这个吗？”
现在你开始下载GEO数据，统一格式，重新运行分析。
9/
你检查批次效应。你想知道不同的标准化方法是否会改变结论。
剧透：可能会。
10/
你从DESeq2开始。试试edgeR。也许用limma-voom。结果有重叠，但依然存在差异。这就是艺术：通过不同工具建立信心。
11/
然后是可视化讲故事： 清晰的图表。 准确的图例。 PCA、UMAP、小提琴图。 你不仅仅是在分析，你在沟通。
12/
这一切？可能需要几周。几个月。有时是整个博士生涯的长度。
13/
关键要点：
“生物信息学”不仅仅是一个步骤。
常规图表很快——而洞察力需要时间。
分析的深度取决于生物学问题。
解读随着科学的展开而演变。
14/
所以下次有人问：“需要多久？”
你可以微笑着说：“这取决于——我们准备好揭示多少真相？”
2. Dean Lee的观点
转载自：https://www.linkedin.com/posts/deanslee_compbio-computationalbiology-bioinformatics-activity-7384211590969151488-GsA6?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAFtehQ0BmHPTS7q53cC23EgAUacQwHPewDg
我们不会要求科学家在实验台上做一个“快速实验”，因为定义问题/假设、规划实验、订购试剂、修改协议、排除实验设备问题、预留时间进行实验、解读结果、整理报告并在会议中展示这些，哪一部分能算得上“快速”？每一个实验，无论多么“简单”，都代表着在金钱、时间和精力上的巨大投入。
那么，为什么我们会要求计算生物学家做一个“快速”分析呢？
即使在实验台上做常规的小鼠基因分型PCR，几乎不需要故障排除，仍然是我耗费了数小时的时间。我不能随便做这些实验。我必须预留整个上午或一天的时间，将它们高效地分批处理，同时挤进其他“真正”的实验中。常规的计算分析也有相同的感觉。
所以，下次当你需要计算生物学家做一个分析时，不管多么常规，对他们的过程表示一点同情，会大大有助于建立良好的关系，并帮助你得到想要的结果。