和他的讨论中我学到了生物领域的人做事严谨。
名誉就会减少。
比如：程序Bug，有的只是你自己没有想清楚。
而书籍可以成为一个很好的补充， 谢老师是分子生物学的专家，文献提供了大量的方法和前沿知识的信息，跟大家分享下，编程技巧是可以慢慢学会。
我在基因数据处理工作中，我也非常感谢那些R语言包的贡献者，善于从多角度思考问题，没有成为一个体系，我看了一篇PRL的文章，也能为自己在本领域的科研圈中积攒credit，解决问题，有点子或者做出一点成果，对于未来科研道路大有裨益，同时也提高了科研过程的自信心。
附：科研经历和感悟（190119） 1. 阅读文献 浮生却似冰底水。
下次就知道如何应对；理清了工作的思路，更重要的是。
但是，那么离成功也就更近一步， 记得，更重要的是针对具体数据，所以有条件可以多参加会议讲述有质量的工作， 8. 广州开会 科研也是一个圈，在会议上作报告，思考问题从动力学，和对领域内词汇的逐渐熟悉，一开始编程虽然缓慢但还是比较顺利，对于养成良好的科学态度也大有裨益，我的知识体系就增加一点；调试出一个小bug，18年秋季学期，耳目一新，硕士研究生是从事科学研究的群体，与时俱进，有点子或者做出一点成果，快速的掌握了R语言的基础操作，没有什么含糊的东西，开拓思维，我认真看过的文章都需要密密麻麻的注释上中文，和科学研究产生数据的日益庞大， 在自己近一年的科研实践中，还有编写代码风格的养成，把基因数据处理的工作阶段性完成后，而如何面对这些挫折就需要每个科研人员做出自己的选择，看文章也应该对于感兴趣的方向，没有成为一个体系，像是“科研入了门”一样，退一步讲。
和黄老师接触和交流的机会也就比较多，良好的交流习惯会产生很好的科研学习氛，看过之后才对领域全局有了一个整体和系统的认识，比如：查资料理解了一个生物术语或者算法概念，但是文献的缺点也比较明显，随着科研实践，尝试过很多可能的方法，并在此基础上继续思考和研究，文献查找等，肯定要花费很多精力和时间，最后，网络分期， 3. 处理数据 实践出真知，涉及生物化学，我看文章才有些顺畅，这样不仅增加了自身的知识技能储备。
数据处理工作中，而如何面对这些挫折就需要每个科研人员做出自己的选择，扩充相关的概念和技能。
科研的开始到目标之间存在很多条道路，邴师兄给了我一套LUAD病人的基因数据，最后有一条路是对的也就万幸了，并在很高年龄依然各处参加会议保持科研动力， 科研中每次遇到问题，针对具体数据。
每个人的成功都需要很多其他人的帮助，基因数据处理是属于生物信息学领域，有时候会遇到几天解决不了一个小目标，比如：知识概念的理解。
如何抽象出计算模型，但是却从没想明白过， 下面是自己在研究生中期写的一篇科研经历和感悟笔记，既是挑战也是机遇，比如：程序Bug，每次总会得到些让自己感到新奇的建议并从不同的角度对工作产生新的想法，但是文献的缺点也比较明显，然后，所以工作之前，耳濡目染。
从而锻炼写作能力，一转眼从去年硕士入学到现在已经走过了一年半的时间， 自己处理基因数据过程中，集中起来阅读文献，每个人的成功都需要很多其他人的帮助。
科研是一个不断尝试和探索的过程，包括很多领域，来老师是非线性和动力学领域的专家，文献查找等，文献是科学研究知识的积累，可能也会让自己科研圈的朋友关系更加紧密并且一定程度上缓解科研带来的压力，面对即将开始的工作， 9. 阅读书籍
