怎么把三代测序correction 的速度提高再提高，准确度提高再提高；计算资源消耗降低再降低，
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大概还能混下去的是能对生物学问题有足够深入的理解（很可能是对特定小领域很专的问题）。问题驱动的思路，不管从什么角度入手，能承受的合理的资源投入，关键在解决。从生物学备样-测定-计算-生物学解决，全流程能盯起来。

为算而算，这个风口在生信领域过时了。
往往是还可以的算法，还能接受的计算量，能解决就行。

以前是计算资源宝贵，需要先到能算下来、再尽量节约点。

【 在 chhy 的大作中提到: 】
: 我观察做这些东西在学术界找工作也找不到了，现在学校基本都要AI的老师。感觉这种方向已经没了。
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修改:zea FROM 117.143.100.*
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