主持人:“来,话筒递给这位嘉宾……请问您有什么问题?”
林牧周:“刚才b大团队有提到,研究中使用计算机统计技术,也尝试构建模型能力,但其实这是两种研究派別,我的问题是——”
“在生物信息学研究中,统计学或者说计算机技术,如blast算法1等,与科学思想诸如模型构建能力,两者谁更具价值?”
“好的,谢谢提问,接下来请b大团队做出回答。”
主持人说完,笑著看向苏雨眠。
这个问题……
怎么说?
的確言之有物,是生物信息学领域的专业问题,也是客观存在的两种研究思想。
但两者之间的爭议一直存在,可林牧周偏偏在这样的场合借题发挥,將此间爭议摆到檯面上,不仅如此,还要求苏雨眠当场作答。
这是一个坑。
且在座相关领域的专业人士也都知道是个坑。
但苏雨眠却不得不答,並且还不能隨便答。
一个普遍存在的问题,必定已经被大多数人討论过,业界也已经流传了一些公认的精闢的回答。
所以——
答不答?怎么答?如何更好地、出彩地答?
这些都是苏雨眠將面临的挑战。
这是个“阳谋”。
台上,林书墨和苗苗对视一眼。
苗苗眼里的焦急快要溢出来,果然,这个林先生不是什么好鸟!
居然拿这种爭议性问题来问雨眠姐。
苗苗嘴唇轻动:他到底想干什么?
林书墨回:拆台。
苗苗:图什么啊?
林书墨两手一摊,轻轻摇头:不知道。
就在台上、台下所有目光都集中到自己身上的瞬间,苏雨眠微微一笑,缓缓开口——
“首先这涉及到两种研究方法,我们可以称之为技术派观点和思想派观点。”
“技术派认为,掌握编程和统计工具是基础,例如单细胞数据分析中需处理噪声和批次效应,缺乏技术能力无法完成海量数据处理……”
“思想派强调,科学问题驱动更重要,如通过设计问题串联结构化学核心知识点,或通过基因共表达网络分析发现骨关节炎核心基因……”
“常言道,尺有所短寸有所长,这里长和短並不是认知上的对立,而是客观存在的事实,那么对於研究方法a或b,这个道理同样適用……”
“……我们更应该关注的是两种研究方法各自的长处,以及在具体问题中,到底哪种观点更有助於解决实际问题。谁说a和b一定要非此即彼?分出绝对意义上的高和低?难道就不能既用尺之短,又用寸之长?”
“还是那句话,科学研究讲究的是落地和实践,我个人是绝对的实用主义者,哪种好用用哪种,哪种实用选哪种,谢谢。”
话音刚落,现场掌声雷动。
就连主持人都忍不住拿著话筒、鼓起掌来。
苏雨眠看向台下的林牧周 ,特意问道:“这位嘉宾,听明白了吗?”
林牧周面沉如水,此刻在周围眾人的注视下,不得不扬起笑容回应:“懂了。”
……
由於三人的表现太过亮眼,分享会结束后,几位行业大佬竟主动找到苏雨眠说话。
详细询问过她的研究方向后,纷纷拋出橄欖枝——
“来我团队吧?”
“毕业之后找博士站,选择我们交大啊!”
“交大不行,专业性差了点,我建议你考虑我们人大……”
“其实国防大也不是不可以……”
林牧周看著此刻眾星捧月的苏雨眠,原本绷紧的面部表情,仿佛更僵硬了。
倏地,他轻轻勾唇,笑了一下。
那笑容里不知道是嘲,还是讽。
就连谢尔盖教授也主动上前,加了三人微信。
他对苏雨眠说:“我很喜欢你的实用主义论调,刚好我也是。很高兴认识你——如此年轻活泼的漂亮姑娘。”