在搬家的时候，重新发现了这套书。书中分门别类地介绍了NGS的分析思路与小技巧和文章解读，虽然不少是出自其公号，但是内容对于入门NGS数据分析的新手是有所裨益的。有时候，看一篇文献，一篇网络文章，确实不如一本一两百页的小册子介绍的详细。
在这套书中，每本书关注一个小的领域，编者收集了该领域的研究热点，分析思路，工具方法，虽说基础但不失系统。就拿他们的《基因表达调控书 》来说吧，全书包含九个主题：
- 经验分享
- 转录调控
- 全转录组
- 三代全长转录组
- 单细胞专题
- ATAC-seq
- DNA 甲基化
- m6A RNA甲基化
- 翻译组
每篇文章的标题是十分场景化和接地气。如经验分享部分就有一篇组学文章从设计到文章产出要经历哪些步骤；转录调控专题有差异基因太少富集不到通路怎么办；全转录组部分有全转录组关联分析和前言研究热点分析，等等。我不认识编者，但是感觉他们像是一帮一只眼睛在跟踪前沿研究，一只眼睛在看着我做科研的隔壁办公室老教授，在茶余饭后，不时对你说：你可以这样想想，或者可以这样试试。经验十分的丰富。
NGS数据分析是一门发展比较快的学问，学教科书太老，看文献太散。在数据分析的前中后阶段，能既有宏观视角的科研思路，又有分析中的tips，确实能让新手少走不少弯路。虽然大部分文章来自推文，数据分析算法也没有深究，但是至少可以做到别人忽悠不了，可以达到自己能往下学习专研的水平。
我是在2017年做生物信息工程师的，刚入行，我们就面临两大挑战：
- 自动化流程会不会取代我们？
- 客户都会了，我们靠什么吃饭？
我们一直在做自动化的工作，也没有被自动化流程替代；客户的水平越来越高，我们也没有丢掉饭碗。前者是因为NGS这几年还在涌现新的产品技术，如单细胞；后者是因为面向医学的生信分析需求在增加。流程越自动化，NGS的客户越会，说明这个行业在发展。所以对有内容输出，产品输出，技术输出的公司我是很喜欢的。记得在极客时间的评论区看到一句话:
无开源不生态，无生态不商业。
这套书也可以看作内容开源的一个例子，帮助了需要的人，也形成了企业的客户群，对内因为有了这个编辑团队，也是企业文化，市场力量的表现。
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