关于生物信息，各位的主要需求是精进算法，还是挖掘意义？？

关于生物信息这个东西，有一部分专家（计算机、数学等）一直在致力于算法相关的问题，以提供能高效准确的比对、组装、数据传输、存储策略，对于以带宽为基础的云的时代，这是有非凡意义的（尤其是面对基因组测序巨大的数据量）。

另一部分专家（生物学家、医学工作者）致力于序列意义的挖掘，并不关心比对等步骤花费了多长时间。比如一个医学院老板说，他的优艾设计网_设计模板肿瘤课题要做三年，所以mapping了三个小时还是三天，对他来讲影响不大。然而对于像BGI一样的生物信息服务商，提高信息分析效率、解放有限的计算资源和人力，则应该是很重要的任务。

所以我想像各位了解，你们关注的生物信息的瓶颈在哪里？算法？储存？加密（我认识一个家伙在做加密比对，听起来好屌啊）？传输？还是解读？如果有一家公司提供更快捷的计算服务，对各位是否有吸引力？

回答时请尽量告知自己的职位、主要业务或者产品愿景等，感谢

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凌伟杰 2021-06-16 09:17

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我觉得是挖掘意义，这是终极目标。

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涂辉煌 优艾设计网_设计 2021-06-16 09:18

个人觉得这个还是要看目的，不同的结果需求对技术上的要求肯定不一样。
商业公司精进算法肯定是最重要的，一方面可以保证服务的质量，另一方面挺高效率，两者都能提升用户体验，从而提高客户黏度。
对于研究机构，挖掘意义就显得更加重要，因为前瞻性的、创新性的研究，都是需要深度挖掘才能一窥其中奥秘。

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M27****4210 2021-06-16 09:21

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提前优化是万恶之源——高德纳

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blandjsc123 2021-06-16 09:23

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生物信息技术只是一种工具，一种探索超级复杂的的生命调控网络的工具。

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戴丹 2021-06-16 09:24

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说实话，作为一个农学类在校研究生，更快捷的计算服务对我没有丝毫吸引力，我比较看重类似IGV的可视化软件。

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ty_梦痕840 2021-06-16 09:28

对于医学背景的个人来讲，挖掘意义肯定是最重要的，学习了几年的医学知识，再去做算法还是很困难的。对于计算机背景的人来讲，改进算法肯定更重要。
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换句话说，那要看你的自然禀赋是什么，比较优势是什么。

对于机构来说，最好的方法是让团队成员自由选择，让听得见炮声的人做选择。然后再补充相对弱的那一方。

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