j*********g
发帖数: 463 | 1 包里没有的功能，就说做不了。
从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
易。
这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。 |
f*****n
发帖数: 499 | 2 有那个水平的，直接CS去了
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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f*******9
发帖数: 74 | 3 开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失，
性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别人
的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。 |
s******y
发帖数: 17729 | 4 你让那些脑子里连逼格O的概念都没有的人去开发新包？弄出来你是想累死人啊，还是想
累死机器
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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f*****n
发帖数: 499 | 5 非常赞同。
维护一个包，需要的是整个团队，比如Broad的那些软件；背后的团队要强大，然后1st
-author要坚定搞学术
不过我们只需要经典的包好用，不停updated就可以啦
【在 f*******9 的大作中提到】
: 开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失，
: 性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别人
: 的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
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c********6
发帖数: 693 | 6 Bioinformatics is just a tool.
Bioinformatics to learn biological mechanism is just a joke. |
l********6
发帖数: 457 | 7 能开发算法的，基本都是CS毕业的；而且开发周期会很长，开发的算法，本来就是独立
项目。指望做生物实验的博士去搞算法，这是天方夜谭。他们连怎么验证算法的有效性
，如何减少时间复杂度，减少资源消耗的概念都没有。
有工具包的方向，在IT里，都是屌丝方向，因为技术壁垒已经被前人解决了，自然含金
量就下降了。生物系的生物信息，就是用现成的工具包，分析一下；而且由于短视，他
们中不少人会觉得自己已经是IT领域了。其实，还差得很远。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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j*********g
发帖数: 463 | 8 写新的计算方法一定要有一个包吗
把一些工具用脚本组合一下就可以了
：开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失
，性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别
人的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
【在 f*******9 的大作中提到】
: 开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失，
: 性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别人
: 的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
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x***u
发帖数: 297 | 9 把一些工具用脚本组合一下就不能算是新的计算方法了。
Bioinformatics的用处是快速的选择适合的包，以及正确解释结果。
长远来看，这个应该和PCR一样，最终要普及到每个人。
12年时，我预测这一行（NGS）还有5-10年的寿命。应该快了。不过总有新的东西出来
可以转过去。我看好Bio－ML :-)
: 写新的计算方法一定要有一个包吗
: 把一些工具用脚本组合一下就可以了
: ：开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得
不偿失
: ，性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼
西凑别
: 人的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 写新的计算方法一定要有一个包吗
: 把一些工具用脚本组合一下就可以了
:
: ：开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失
: ，性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别
: 人的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
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s*******o
发帖数: 24 | 10 那估计是你所在的实验室或学校太烂了吧。
新算法类的包的确难，程序方面的包不难啊。 |
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e*********6
发帖数: 3453 | 11 个人觉得，大部分和算法一起发的包，都是作为验证用的，真要重复实验很多时候要重
新写。
：能开发算法的，基本都是CS毕业的；而且开发周期会很长，开发的算法，本来就是独
立项目。指望做生物实验的博士去搞算法，这是天方夜谭。他们连怎么验证算法的有效
性，如何减少时间复杂度，减少资源消耗的概念都没有。
：有工具包的方向，在IT里，都是屌丝方向，因为技术壁垒已经被前人解决了，自然含
金量就下降了。生物系的生物信息，就是用现成的工具包，分析一下；而且由于短视，
他们中不少人会觉得自己已经是IT领域了。其实，还差得很远。 |
f*******9
发帖数: 74 | 12 当然不是。一般来说新包不得不开发是因为你无论如何组合旧包都不管用,算法是其次
，主要是输入输出。很多旧包的耦合性太强，改一个地方得动全局，如果文档不清晰的
话，与其全改，不如自己写新包。而且学术型软件往往假设理想情况，缺少容错处理。
这些都是比较失败的软件。要写一个包容性强，文档清晰，易于维护的软件，必须得有
十万行以上的代码量，科班出身最好，不一定非要CS，分析类，工程类的都可以。生物
出身的需要大量代码经验。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 写新的计算方法一定要有一个包吗
: 把一些工具用脚本组合一下就可以了
:
: ：开发一个新包，加上后期维护的时间，比起直接用别人的包来发文章绝对是得不偿失
: ，性价比太低。所以你看现在生物信息各种软件琳琅满目，其实大多数都是东拼西凑别
: 人的包，组合一下，好点的给你开发个界面，更多的就是各种pipeline。
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P****i
发帖数: 158 | |
n***d
发帖数: 8857 | 14 生物的搞的是硬件，cs搞软件。不过我感觉生物计算比同体积的电子计算机强大太多了。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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e*********6
发帖数: 3453 | 15 要这种包，要花多少钱，谁来出钱？有什么收益？
：当然不是。一般来说新包不得不开发是因为你无论如何组合旧包都不管用,算法是其次
：，主要是输入输出。很多旧包的耦合性太强，改一个地方得动全局，如果文档不清晰
的话，与其全改，不如自己写新包。而且学术型软件往往假设理想情况，缺少容错处理
。这些都是比较失败的软件。要写一个包容性强，文档清晰，易于维护的软件，必须得
有十万行以上的代码量，科班出身最好，不一定非要CS，分析类，工程类的都可以。生
物出身的需要大量代码经验。 |
K****n
发帖数: 5970 | 16 赚不了多少钱
其次
【在 e*********6 的大作中提到】
: 要这种包，要花多少钱，谁来出钱？有什么收益？
:
: ：当然不是。一般来说新包不得不开发是因为你无论如何组合旧包都不管用,算法是其次
: ：，主要是输入输出。很多旧包的耦合性太强，改一个地方得动全局，如果文档不清晰
: 的话，与其全改，不如自己写新包。而且学术型软件往往假设理想情况，缺少容错处理
: 。这些都是比较失败的软件。要写一个包容性强，文档清晰，易于维护的软件，必须得
: 有十万行以上的代码量，科班出身最好，不一定非要CS，分析类，工程类的都可以。生
: 物出身的需要大量代码经验。
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j*********g
发帖数: 463 | 17 做实验买抗体不花钱？
：要这种包，要花多少钱，谁来出钱？有什么收益？
【在 e*********6 的大作中提到】
: 要这种包，要花多少钱，谁来出钱？有什么收益？
:
: ：当然不是。一般来说新包不得不开发是因为你无论如何组合旧包都不管用,算法是其次
: ：，主要是输入输出。很多旧包的耦合性太强，改一个地方得动全局，如果文档不清晰
: 的话，与其全改，不如自己写新包。而且学术型软件往往假设理想情况，缺少容错处理
: 。这些都是比较失败的软件。要写一个包容性强，文档清晰，易于维护的软件，必须得
: 有十万行以上的代码量，科班出身最好，不一定非要CS，分析类，工程类的都可以。生
: 物出身的需要大量代码经验。
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g*****x
发帖数: 3283 | 18 大部分开车的都不会造车，修车师傅驾驶技术也未必高，有啥问题么？
如果每个人都要自己造轮子，只能说明这个领域还没经过充分发展
病。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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h**c
发帖数: 1979 | |
e*********6
发帖数: 3453 | 20 写一个界面友好文档全面的包，雇三个程序员，一年60万，一个产品经理，一年15万，
一年耗费75万，和抗体比呢？
【在 j*********g 的大作中提到】
: 做实验买抗体不花钱？
:
: ：要这种包，要花多少钱，谁来出钱？有什么收益？
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p***s
发帖数: 124 | 21 不能简单而论 大部分cs 硕士甚至博士都不具备研究能力
职场需要的大部分是framework 修修补补做网页前后台
楼主所说的implement algorithms from scratch 本身需要既要懂数学 又要会快速编
码 这种人不多 如果要求写新的algorithms 大学教授这种比较多 但是写出来的东西大
部分没球用。
李恒除外 他还是写了不少好用朴实的东西
[在 flareon () 的大作中提到：]
:有那个水平的，直接CS去了 |
c********e
发帖数: 598 | 22
病。
生信这是鸡肋行业，没有动力的是常见。你要开发个新算法，能象pagerank算法那样挣
钱吗？
【在 j*********g 的大作中提到】
: 包里没有的功能，就说做不了。
: 从来不肯自己思考一下，写点新的计算方法，满足实验的需求。写出来，分析方法也能
: 发篇纯计算的文章。但是人家的回答就是太复杂，不会做。那当然，用别人的包当然容
: 易。
: 这种情况的生信研究人员我见过一个生信博后、两个在读生信博士。不知道是不是通病。
: 所以有些人只能当千老也是活该。哀其不幸怒其不争啊。
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c********e
发帖数: 598 | 23
算法上数学，统计，工程，生物，CS都可以的，合作开发比较好。算法实现需要懂CS多
一点。
【在 l********6 的大作中提到】
: 能开发算法的，基本都是CS毕业的；而且开发周期会很长，开发的算法，本来就是独立
: 项目。指望做生物实验的博士去搞算法，这是天方夜谭。他们连怎么验证算法的有效性
: ，如何减少时间复杂度，减少资源消耗的概念都没有。
: 有工具包的方向，在IT里，都是屌丝方向，因为技术壁垒已经被前人解决了，自然含金
: 量就下降了。生物系的生物信息，就是用现成的工具包，分析一下；而且由于短视，他
: 们中不少人会觉得自己已经是IT领域了。其实，还差得很远。
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C*****s
发帖数: 292 | 24 不知道楼主开出了什么样的工资雇的生信博士后或是在读博士。如果是只是“合作”的
话，能开口让人给写一个包的都是很罕见的。自己开发算法，写包解决问题的工业界生
信专业人士我见过不少，没有年薪低于10万的。 |
j*********g
发帖数: 463 | 25 不写一个包，只是根据新问题写新算法、计算已有的数据之类的，也不行啊
：不知道楼主开出了什么样的工资雇的生信博士后或是在读博士。如果是只是“合作”
的话，能开口让人给写一个包的都是很罕见的。自己开发算法，写包解决问题的工业界
生信专业人士我见过不少，没有年薪低于10万的。
【在 C*****s 的大作中提到】
: 不知道楼主开出了什么样的工资雇的生信博士后或是在读博士。如果是只是“合作”的
: 话，能开口让人给写一个包的都是很罕见的。自己开发算法，写包解决问题的工业界生
: 信专业人士我见过不少，没有年薪低于10万的。
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m*********t
发帖数: 480 | 26 CS 博士不具备研究能力？！你开玩笑？！CS的hypothesis - test的circle走的多快？
5年phd，类似的循环要走几百个吧。
对生物PhD来说，尤其是跑western的，连基本的科研概念都不懂，甚至连实验不能重复
都认为合理？这叫会科研，别侮辱“科研”二字好不
【在 p***s 的大作中提到】
: 不能简单而论 大部分cs 硕士甚至博士都不具备研究能力
: 职场需要的大部分是framework 修修补补做网页前后台
: 楼主所说的implement algorithms from scratch 本身需要既要懂数学 又要会快速编
: 码 这种人不多 如果要求写新的algorithms 大学教授这种比较多 但是写出来的东西大
: 部分没球用。
: 李恒除外 他还是写了不少好用朴实的东西
: [在 flareon () 的大作中提到：]
: :有那个水平的，直接CS去了
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y****i
发帖数: 4109 | 27 你得举个例子，什么叫新算法 , BWT算法这种肯定是没能力自创。 但是诸如用python,
perl 进行各种格式转换（不借助其他生信包）， 仿写类似fastqc, Trimmomatic,
seqtk 这种的简化功能应该问题不大吧。
【在 j*********g 的大作中提到】
: 不写一个包，只是根据新问题写新算法、计算已有的数据之类的，也不行啊
:
: ：不知道楼主开出了什么样的工资雇的生信博士后或是在读博士。如果是只是“合作”
: 的话，能开口让人给写一个包的都是很罕见的。自己开发算法，写包解决问题的工业界
: 生信专业人士我见过不少，没有年薪低于10万的。
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l***y
发帖数: 638 | 28 隔壁cs版都是鄙视重新造轮子的，到这变优越感了 |
