很快，林曉被帶到課題組專屬小型工作站。
安東尼輸入密碼解鎖裝置，抬了抬下巴，語氣帶著幾分試探：“基礎跑資料會吧？”
“桌面上有現成的原始測序資料和樣本後設資料。”
“你先上手跑幾組，我們看看情況。”
“會的。”
林曉從容點頭，心底卻有些哭笑不得。
搞了半天。
就這？
那必須得會啊。
如果連最基礎的生物資訊資料處理、跑算流程都不會，他是怎麼混到那篇植物學頂刊的一作去的？
計算生物學領域，跑資料、洗資料、校正資料，本就是最入門、最基礎的工作。
也就是進行資料分析與處理。
主要的工作內容是處理和分析單細胞或者空間轉錄組等高通量測序資料，並利用 GPU 等技術最佳化資料處理流程。
說簡單確實也簡單。
在理想狀態下，跑資料確實很無腦，因為這完全是一個流程化、可復現的操作。
但要說難吧，有時確實也難倒很多人。
因為真正的麻煩點往往不在跑這個動作本身，而在 跑之前 和 跑之後。
特別是過程中跑出報錯的時候，最折磨和考驗人。
隨著林曉落座開工，安東尼、瓊斯幾人紛紛圍站在工位旁，目光緊緊鎖定螢幕，默默觀察著他的每一步操作。
常規新手接手這類多批次測序資料，第一反應都是首接套用Harmony、CCA演算法做批次校正，只求快速出結果，很容易出現過度矯正、掩蓋真實生物學差異的問題。
但林曉完全不同，他沒有急於啟動演算法，而是先逐一對樣本測序深度、試劑盒批次、生物學重複樣本進行篩查比對，精準發現多批次資料量級不均、深淺跨度極大的問題。
下一步，他熟練操作，先對原始資料做對數標準化，同步搭配ScaleFactor引數統一校準量級，從根源上抹平批次偏差，保證後續校正貼合真實資料規律。
一旁圍觀的幾人紛紛暗自點頭，心中頓時大為改觀。
先查樣本、再平量級、最後校正，這是業內最規範、最穩妥的實操邏輯，絕非新手能掌握的細節。
“這一步校正做得很漂亮，細節拿捏很到位。”安東尼忍不住低聲讚歎。
他全程盯著林曉操作，對方動作行雲流水，沒有半點卡頓猶豫，每一步銜接都恰到好處，彷彿重複演練過千百遍，完全是深耕實操的老手水準。
資料預處理順利收尾，進入檔案讀入環節。
林曉指尖翻飛，首接用rename正則表示式批次完成檔名重新命名，一鍵規整所有資料檔案。
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