- 近期通过拜读了一些top期刊上的一些文章，有些许见解，在发表高水平文章方面，顶尖实验室发的文章往往自成一派，大多依靠自己的实力进行实验发表文章；而中型实验室依靠和同级别实验室的相互合作来发表高水平的文章，这种方式可以更好的调度人力、物力和财力，达到双赢的局面。和别人的通力合作往往可以取得一定程度的进步。
- 实验设计的精妙和合理，实验选择点的新颖性，对文章的水平至关重要，往往高分文章需要新颖未解决有意思的选题、合理和巧妙的实验设计以及前沿新颖热门的实验方法。
- Idea真的真的很重要。
- 做生物信息学分析可能需要几个阶段：
第一阶段：简单的熟悉linux系统，会根据网上的教程基于linux系统 安装一些生信包，并且能根据教程分析出结果。
第二阶段：开始熟悉一些生信包的分类，各种后缀的包如何安装，什么是源码包，能接触一些网站如github，能根据maunal自己调整软件的参数，得到想要的结果。
第三阶段：开始接触计算机编程语言，最先接触的可能是R语言，其次是python和perl语言，主动的去学习R语言的基础知识，把应用层面和理论层面的贯通，处理数据并作图。
第四阶段：对统计学知识有了更深入的认识，比如富集分析的原理Fisher检验是如何运作的，方差分析，t检验，卡方检验是如何检验的，P值又是怎么来的，矫正P值是如何矫正的，只有了解了原理，才能调整参数和数据集，得到我们想要的结果。
第五阶段：能根据自己的需要，利用R语言封装函数，建立R包，利用perl语言编写出一些提高自己工作效率的脚本，将编程语言利用熟练。
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