写在前面的话
相信很多人看到这里就像教训下小编了，口气好大，很有一副院士的口气。
大家不要生气，听小编慢慢道来。
之所以标题命名为《重新定义生信分析》有三个原因:
1、标题党，这样的标题容易让大家感兴趣。
2、我所写的是生信分析，不是生物信息，言下之意仅仅是对市场上或者科研工作者手中的所作的所谓产品进行简单的评价。
3、之所以重新定义，是小编越发的感觉市场对生信分析的不够重视，此篇也意在表明自己的所谓态度。
鲁迅说：急不择言的时候并不是没有时间想，而是在于有时间的时候没有想。
请大家原谅小编一时兴起的口不遮拦。
正文
谈到生信工具，包括语言和各种软件甚至于算法，大家都不会太陌生。至于其产生的产品，大家更应该是天天熟视。但是不知道大家有没有遇到过这样的事情。同样的一个问题，比如说差异表达基因的筛选，不同的人，不同的软件，不同的方法，筛选的结果不一致。
经常会听到A公司的结果和B公司的结果不一致。
大家有想过这个问题产生的原因吗？或者遇到这种情况，我们应该怎么去处理，相信谁？
换一个场景。
小编想起微商经常用的图片，但是确实比较切题，就是同样是姑姑能一样吗？
虽然吐槽了点，但是还是很能说明问题的。
通常情况下，我们买一个产品，会在乎其在内的品质，比如电脑会看中其CPU，显卡，内存等。手机会看中屏幕，像素，信号等。但是我们作为普通消费者，我们没有能力去分辨产品的好坏，尤其是内在品质的优良，因此我们只能选择品牌。
好的品牌代表好的一切。
这对于企业无疑是最重要的。
大家都有共识华为的手机就是比华强北的要好。
大家愿意为好的产品支付更多。
对待产品如此，相信大家对待服务也是一样的。相信路边摊和海底捞的服务相差还是挺大的。
但是大家有听过生信行业的产品有好和坏之分吗，听说过服务有好坏之分吗？在整个行业标准没有建立起来的今天，大家会统统的认为所有的生信分析都是一样等级的产品，没有任何区别。
一个工作N年的富有相关经验的从业者，利用N多种方法，通过N中参数组合，并加上各种模型的演算最终筛选出来的基因叫做差异基因。
另外一个跑跑流程出来的差异基因也叫差异基因。
没有区别。客户愿意支付的费用是一样的，这样就不会有人做第一种模式，只会从反反复复的周而复始的做第二种模式。
当然对于学生而言，如果从没有接触过生信，建议真的不要自己做了，这个行业说简单很简单，说难也很难。
就拿blast来说，谁能把原理讲清楚，谁能知道这个软件有多少参数，最后的结果除了E值还有啥等等。你不知道也能用，但是效果就打折扣。
生信就是一个简单的工具，就像一个汽车一样，新手也可以开，但是可以拉活的老司机的水平，是新手没办法媲美的。
这是生信人的悲哀，也是整个行业的悲哀，整个行业上没有品牌的树立，也没有人乐于为生信人更多的智慧埋单。
在小编看来生信分析，更应该像数据挖掘，模式识别一样的重要。（好多做生信的转行去了大数据公司），共同点都是通过一堆工具各种组合，各种算法， 挖掘出非常好的东西，甚至于开发出更适合的软件和算法，而不是一套乏善可陈所谓标准分析。
生信分析更像烧治一道菜，同样的材料和佐料，烧制出来的美味佳肴和难以下咽的黑暗料理，更多的区别是在于制作者。
吐槽
但愿有一天，从业者再跟客户沟通时，客户更多的不是关注价格，还是其价值。
数据是死的，便宜有便宜的做法，贵有贵的道理。
相信慢慢的还是会有人重拾对生信的热爱和重视。
生信不死，它只是暂时凋零。
