数据处理压力中的自我拯救

今天看到一个“生信分析人员如何面对焦虑和压力”的讨论，虽然对象是从事生信数据分析的科研人员，但岛主认为同样能安慰到其他和科研打交道的朋友。科研不易，埋头死磕的时光回首也是人生财富，和大家共勉。

处理数据的压力

很多时候数据分析是你一个人的工作，组里的其他人不见得比你更有经验，所以帮不上什么忙。你不得不独自做很多决定：该用什么工具分析？怎么分析？分析得对不对？

做生信分析有三个原则：

跑通指令、速战速决、简化过程

• 跑通指令

就和画画时先定框架一样，先把要分析的几大块步骤确定，用一小部分数据先把指令跑通，不要一上来就把几个G的大数据同时跑。尤其是电脑不给力，或者每个步骤花的时间很长的时候。先跑通，看看有没有原则性的问题，做修改重试的时间代价也比较小。

• 速战速决

减少压力最要紧的是“速战速决”。和上一点“跑通指令”的核心观点一致。速度快不仅意味着你能准时回家吃饭追剧，更重要的是能避免你钻牛角尖。

举例说你做一个PPT，里面有个图表的颜色你纠结了3小时甚至3天，在此过程中，你肯定会注意到越来越多的细节问题。比如背景用什么颜色，放左放右有什么讲究，边框多粗看起来和谐，26号字体和28号字体哪种投影出来效果好……有些问题看似复杂，但实际上不值得花那个时间去深究。相反，如果你花3分钟就搞定了，还会挖空心思去想它么？肯定做下一页了是不是？也就是把注意力更多了放在“做完PPT”，而不是“做一张完美的表”上。

细节可以后续完善，但只有尽快往下走，才能发现最关键的问题：一张视觉上不够完美的图可以后续完善，但临到发表你的Result和Summary部分都没完成，那就是大事了。

数据处理也是一样，不要一上来就在细节参数上太较真。更何况很多工具你只知道基础用法，其中的原理可能你根本不懂。只要先一步步往下走，如果结果很不合理，自然你会回去纠正的。

• 简化步骤

找到分析中一些共性的部分，能合并就合并。不断学习一些实用的指令，减少工作量；或者总结后写个小脚本。这不仅能提高效率，还能将知识点和技能模块化。

成果发表后的自我怀疑

卧薪尝胆半年数载，你的文章终于被SCI接收了。开心没多久，你又开始担心“到底我写的对不对？放到现在做我会怎么做？内行看了会挑出哪些错？会不会说我做的是垃圾？”

但很多经验告诉我们，只要你智商正常，每次操作（实验、分析）尽最大努力小心，不要节外生枝，结果交代完整，其实不用太过担心。

生信分析时要用到许多条指令，手滑打错是再正常不过的事情。比如你一不留神把:
samtools view -f 266 

写成了：
samtools view -f 226
这算谁的错？光看这两句估计有人也要费会儿功夫才能找出错在哪里，何况在几百条指令里呢？出现这种情况就责怪软件作者好了。一个好的软件是不会让这种错误悄无声息地运行下去的。这两个数字看起来那么像，但运算时在二进制里226=11100010，而266=100001010，这差别多明显。软件作者就不能在设计时给大家行个方便换个不容易错的方式吗？

当然软件作者都很辛苦，大家都是人，不可能面面俱到。但既然他不在你眼前，出错的时候就怪他好了。每个软件都有设计得愚蠢的地方，有时候是作者太聪明了，他本人不会犯的错到了其他用户手里就有不合理的地方，这点也算是种失误。

带着这种意识，你搞数据的时候就会开心很多，不会一直患得患失。当然我们对发表的数据一定要诚实、谨慎。可万一，你在已发表的成果里发现了一个这种低级错误，就这么想：你不是唯一一个犯这种错的人。即使此刻实验室里你孤身一人，但古往今来，学会发表也好，SCI论文也好，甚至毕业论文里，犯错的人多了去了。

近两年一直有文章说博士研究生普遍心理健康状况差，发不了文章、被老板责难、延毕导致怀疑人生。也有些人就算发了文章，顺利毕业，也逃不开“骗子综合征”的自我怀疑。

骗子综合征  一个心理学概念。很多极具天赋、创意的人士都经历过类似的心理过程：尽管在客观上他们已取得了相当的成绩，然而在主观上，他们始终不相信那是基于自己的能力做到的，反而认为是运气好，觉得别人的赞美言过其实，而且这种虚假的成功总有一天会被揭穿，人们会看到自己能力不足的一面。

如果你不仅完全没有“骗子综合征”的顾虑，反而一直觉得自己是旷世奇才，怀才不遇……嗯……岛主愿你永远这么优秀

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