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主持人:“来,话筒递给这位嘉宾……请问您有什么问题?”

林牧周:“刚才b大团队有提到,研究中使用计算机统计技术,也尝试构建模型能力,但其实这是两种研究派别,我的问题是——”

“在生物信息学研究中,统计学或者说计算机技术,如BLAST算法1等,与科学思想诸如模型构建能力,两者谁更具价值?”

“好的,谢谢提问,接下来请b大团队做出回答。”

主持人说完,笑着看向苏雨眠。

这个问题……

怎么说?

的确言之有物,是生物信息学领域的专业问题,也是客观存在的两种研究思想。

但两者之间的争议一直存在,可林牧周偏偏在这样的场合借题发挥,将此间争议摆到台面上,不仅如此,还要求苏雨眠当场作答。

这是一个坑。

且在座相关领域的专业人士也都知道是个坑。

但苏雨眠却不得不答,并且还不能随便答。

一个普遍存在的问题,必定已经被大多数人讨论过,业界也已经流传了一些公认的精辟的回答。

所以——

答不答?怎么答?如何更好地、出彩地答?

这些都是苏雨眠将面临的挑战。

这是个“阳谋”。

台上,林书墨和苗苗对视一眼。

苗苗眼里的焦急快要溢出来,果然,这个林先生不是什么好鸟!

居然拿这种争议性问题来问雨眠姐。

苗苗嘴唇轻动:他到底想干什么?

林书墨回:拆台。

苗苗:图什么啊?

林书墨两手一摊,轻轻摇头:不知道。

就在台上、台下所有目光都集中到自己身上的瞬间,苏雨眠微微一笑,缓缓开口——

“首先这涉及到两种研究方法,我们可以称之为技术派观点和思想派观点。”

“技术派认为,掌握编程和统计工具是基础,例如单细胞数据分析中需处理噪声和批次效应,缺乏技术能力无法完成海量数据处理……”

“思想派强调,科学问题驱动更重要,如通过设计问题串联结构化学核心知识点,或通过基因共表达网络分析发现骨关节炎核心基因……”

“常言道,尺有所短寸有所长,这里长和短并不是认知上的对立,而是客观存在的事实,那么对于研究方法A或B,这个道理同样适用……”

“……我们更应该关

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