原文太长了，所以分成两篇，见谅。兄弟我历来认为，科学家应当要关心历史，但还得面对并研究现实，所以诸如：生信是工具啦，生信不关心生物学问题啦，生信拿着数据胡搞不做实验啦，之类的。这些评论是真的吗？咱可以很负责任的回答：曾经的确是真的。加上“曾经”这俩字的意思是，生信是个快速发展的领域，理念、方法、思想和研究对象都在不停的发生变化。例如我们家豆儿，两个月没回合肥，再回去我妈第一句话就说，豆儿感觉又长大了啊。是吧？我妈初中没念完，都知道思想要与时俱进，各位专家这么高的水平，就甭在那里装Brain damage了好吧？
当然你肯定要问：证据呢？是吧？猜到你要这么问了。证据多得是，比如《N6-甲基腺苷的调控功能：那些27岁的教授们》这篇博文里提到的结合计算和实验分析RNA甲基化的工作，就是典型的生信与实验结合的工作。限于篇幅咱再举三个例子。例如，近期北京中科院计算所赵屹研究员与美国学者合作，在Cell Metabolism上发表论文，利用已有的公共数据做分析，预测了三条特异性高表达、可能有可能的长非编码RNA (lncRNA)，并且后续的实验也漂亮的证实了预测结果吗，证明其中一个lncRNA调控肝脏的脂类代谢。当然你看了文章又要讲生信不是主要作者，所以不妨看看清华大学汪小我、谢震两个研究组合作发表在PNAS上，关于内源竞争性RNA (ceRNA) 与miRNA调控的系统生物学以及合成生物学的工作，无论计算模拟还是实验工作都是相当的漂亮和扎实。还不服？去年咱讲过“环形RNA分子：论开挂在生命科学研究中的重要性”，发表在Cell上，这是典型的计算与实验结合的工作之一。当然咱在博文里纳闷了一下说计算方法学有点儿凑合。这不，北京生命科学研究院赵方庆研究组立马在Genome Biology上发表了Ciri算法，能够准确预测环形RNA分子的存在。当然喽，这篇文章不光是计算做的漂亮，实验也是做的非常多、非常扎实。
因此，综上所述，搞生信不做实验不关心生物学问题那已经是过去的事情了。既然过去了那也就没必要老翻黄历，谁熊孩子的时候还没穿过开裆裤啊不是？对吧，得向前看。好，继续上一篇的博文。
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5. 可以发表更多的论文。博士也好，博后也罢，时间过得都很快。如果你不想被淘汰出局，其实没有太多的时间供你浪费。叔不骗你，生信能够给你的更多，并且能够使你迅速转到进展更快的研究上，而实验经常则是失败，并且更经常是长年累月失败成习惯。因此，一般搞生信的单位时间里发表论文更多。当然喽，江湖上常见的忽悠是，实验的论文更难发表所以也就更有价值 (你信不信，反正Casey是不信)，但是大家都清楚的是，论文仍然是科学里的硬通货 (hard currency)。另外，招聘委员会的座右铭“不读文章数数就行”仍然是真实的(你看看，数文章这事儿老外也一样，咱这是与国际前沿保持一致)。并且，一般大家都想看看年轻人是否真有好的想法并且实现，而发表论文就是你能搞定研究的证据。因此生信能让你证明你是个难题终结者，并且帮助你在科学上获得成功。
6. 研究能有更大的灵活性。成为生信学家最酷的事情之一是你的研究不像做实验生物学那样有太多的限制。可能你只是做哪些计算上可做的分析，但这个范围已经足够广阔了，从计算神经生物学到理论生态学，以及两者之间的各种东西。你可以更容易的更换研究题目，但如果你只有实验技能的话那就比较困难。(所以开会的时候师兄就讲，说假如你会抽质粒，那你以后也就会抽质粒) 这种研究的灵活性能够满足你智力上的好奇，或是让你追逐你想做的最新方向。对学生来说，生信研究提供的灵活性(并且还便宜) 能够保证你接受良好的训练，从而在科学生涯早期就做出自己的东西。这个当然很重要，因为越早开始独立做研究，未来也就越容易成功。
7. 工作场所不受限制。有人讲，当需要平衡工作和生活的时候，搞生信仍然能够保证很高的科研产出。实验学家需要围着实验台转悠，但搞生信你可以想在哪里在哪里，在家里通过远程操控计算机也行 (这个我干过，当年读博士那会儿，咱习惯一个人猫宿舍，二锅头喝着，花生米吃着，游戏开着，顺便偶然还看看结果算完了没)。因此这种灵活性能够保证你平衡工作和休息，安然度过生命中艰难的岁月，并且做重大的决定更容易，例如建立家庭，因为你可以把代码提交到计算机上然后回家陪娃儿妈，而不需要惦记泡胶完了是否要赶紧回去转膜。所以Casey的意见是，如果你希望既能搞生物学研究，又能摆平家庭，读生信的博士或者博后会更容易让你实现这个目标。这个不光对女生适用，Casey本人以及他的某个朋友也说，最美妙的事情就是一边做生信研究，一边哄娃儿睡觉，可以在实验室里试试。
8. 计算研究的性价比高。既然公共数据库能够获得海量的数据，生信研究就要比大多数实验工作便宜。这个很重要，主要理由是，第一，搞生信的对基金的依赖度要小，正所谓有钱能做，没钱想办法也能活下去，所以你就不需要成为基金的奴隶，或者耗费大量时间申请基金，可以想做啥做啥，灵活性高。在经济不好的时代尤其重要 (这说的显然不符合咱中国国情啊)。上面提到的是生信研究由于成本可以降低，所以学生可以在科研生涯的早起就开始做对研究，这样你也就不用什么时候都抱着你老板的大腿求指点。第二，性价比高更重要之处在于，当你开始建立自己的研究组时，基金和研究组的规模都受限制但你还得保持产出的延续性，那是得精打细算。最后，生信的高性价比是的发展中国家的学者能够获得与发达国家学者同等的研究机会。因此，Casey认为不光是英国，其他发展中国家的学生和学者都应该考虑做生信，从而不收资助的限制成为顶级的学者。
9. 成功的科学家死在办公室。开个玩笑。如果你拿到PI的位子，那么你会经历助理、副教授到教授到老教授最后到死教授这个历程 (昆明理工大学的好友董的说法)。当然喽，有些勇敢的灵魂们升天了之后还是能找到实验跑回实验室做实验，但这也是稀有品种不是？科研工作者一般习惯坐在电脑前，在办公室里你又舔不到湿实验，但你仍然可以做生信不是？例如Webb Miller指出，引用最多的生信学家历来都是持续做自己的研究，并保证活跃的研究。要记住长期的目标是成为“主要研究员”(Principal Investigator)，而不是“名不副实的研究人员”(In Principle Investigator)。因此如果年轻的时候希望做研究，那么问自己：为什么学习不能终生受用的技能，而你实验室其他人则拿来做有趣的发现？
10. 你能够知道为啥这个列表是从0开始。Casey写这篇博文最主要的目的是希望能够讨论更多的做生信的好处。他列了这些条希望其他好的想法也能够加入。(不会真不知道为啥从0开始吧？写程序数组的下标都是从0开始的，至少Perl如此。
Casey的博文，搞生信的大多都赞同。当然也有吐槽的，吐槽的原因是因为大家都赞同，所以要反对。因此有学者2012年8月11日写了个反驳贴：“不应该做生信/计生的博士或博后的前N条理由”(Top N Reasons NOT to do a Ph.D. in Bioinformatics/Computational Biology)。内容不怎么多，就三条：
1. 生信研究有5个级别。参见博文“A beginner’s guide to bioinformatics – part I”和“A beginner’s guide to bioinformatics – part II”。其中，1级为用在线工具分析数据，2级为能安装和运行新软件，3级是可以用Perl之类写脚本程度，4级是可以用C/C++和JAVA之类的语言实现已有算法或改已有的代码，5级是设计并写程序实现自己的算法。Shirley之前写过、我也翻过生信研究的分级，参见“如何成为顶级生物信息学家”，对应关系大致是这两篇博文提到的1-3级是标准1级，即给数据能分析；4级是标准1级里的顶级，即给数据能改改再分析；5级就是标准2级的水平了。我们之前讲过了，标准1级和2级是区分专业和非专业的风水岭，要逾越极其艰难。所以吐槽者打击大家的积极性：除非你达到5级，不然你也就是个看景儿的，你觉得你能达到吗？要达到5级，你很年轻的时候就要有数学天赋哦，在博后的时候想转那可能就太晚了。(国内搞生信的达不到标准2级，这博士咋能毕业呢？)
2. Casey自相矛盾。Casey第5条说你能发更多的文章，第6条说研究能有更大灵活性，第7条说工作场地不受限制。而第9条则说成功的科学家死在办公室。然后问大家，看出5-7和9的不一致性了没？然后提醒大家，如果没看见，那你这辈子想达到4级以上是没戏了。吐槽者解释说：如果你和数百万的竞争者发表论文都很容易，并且还带孩子，那这些文章还有机会发的好？
3. 生物学是自然科学，计算机仅仅是80年代初产生的新工具。要达到5级生信的水平，你既要写代码，并且可能还得会修电脑，但这样你也就原理生命本身。要成为有影响的生物学家，你也必须要做既脏又费时间的实验。
最后，吐槽者给年轻学生们提出了一些相当有建设性的意见。例如学语言最好是学普通话，并且把生物学论文翻译成汉语，这比学C/C++和JAVA之类的语言要重要的多。各位觉得这个建议是不是超赞?

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