和我交流过的人大多知道我算比较正能量的人，没事就给他们鼓励，毕竟这个世界上大部分人都喜欢打击别人，而鼓励是稀缺的资源。比如说前段时间大家就在赵丽颖拍的广告下面疯狂吐槽这个英语一点都不标准，太过Chinglish ，估计是没想到自己估计连口都不敢开的事实。
Chinglish
我鼓励别人学习的时候做笔记，于是有了小郑的学习笔记，他在简书上目前写了75篇笔记，记录自己的学习。有的人初学生信不知道从何入手，我推荐先学点Linux基础，每天刷个Linux命令啥的，有了生信小白，我是其中之一. 但是鼓励这个东西仅仅对那些真的想去学习的人有效，顶多锦上添花谈不上雪中送碳，对于那些内心想着偷懒的人，我一般就泼冷水了。
一个评论
这位读者非常的理性，逻辑也很严谨。如同上课的时候，学生喜欢问老师，这部分内容会不会是考点呀，如果不是考点，我就没有必要去学习，何必浪费不重要的时间呢？现在翻译软件那么强，学习一门语言是不是太浪费时间，而且很没有必要呢，我是不是可以就不学了呢？这样听听是不是很有道理呀！
我提莫一听到这个就来气，Excuse me, 翻译软件再强和你学英语有半毛钱关系？可能在不远的将来，你戴上一副眼镜，所有的他国语言都能转换成母语，车上再也没有司机，学习知识只需要一个芯片。想想这个未来就很美妙，但是醒醒，别做梦了，我们还活在当下，没有神奇的芯片，翻译软件的结果只能说差强人意，不过自动驾驶应该是很强了（啪啪打自己的脸）。更何况，你还没有钱。
再比如说读研，让我们想想一般的基于高通量数据分析的文章发表过程吧。
感谢思考问题的熊提供
这样想想学习生信数据分析似乎根本没有必要，你的存在毫无意义。醒醒吧，别睡了，有钱有闲的老板没有那么多的，公司的数据不是白送的，个性化分析也不是白给的，老板还要去开会交流呢。如果真的有那样一个老板，他估计招收的都是博后，需要那些有想法，真正能提出科学问题的人，也不是你。
所以，回到正题（这篇文章居然有主题。。），调整两周之后，我们的Biostar Handbook学习小组继续上路，开始向高通量数据分析迈进。学习多个主题的数据分析后，WGC, RNA-Seq，ChIP-Seq, 其实我发现高通量数据分析的都逃不过这三步
- 序列比对
- 比对后处理
- 下游分析
下周做的事情就是学会用BWA等比对软件做一次高通量序列比对，体会下和BLAST的区别，以及熟悉SAM格式。
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