從邦妮教授辦公室挨完訓回去，安東尼轉頭就主動找到了林曉。
不過，倒不是找他質問緣由。
而是邀請林曉加入課題組。
安東尼己經徹底想開了。
他沒有半點糾結，
卷，是肯定卷不過林曉的。
既然打不過，那就首接加入嘛。
從這天起，整個課題組的氛圍悄然發生了翻天覆地的變化。
林曉其實並沒有接手繁重的基礎工作，也沒有首接包攬眾人的任務。
他只是在大家卡殼、資料異常、演算法卡頓的節點上，隨口提點幾句，給出針對性的最佳化建議。
但就是這寥寥數語，每每都能精準戳中核心癥結。
不同於實驗室其他人，只會盯著跑完程式碼得出的結果圖表，機械判斷資料可用與否，林曉的思路可以說完全是降維打擊。
依託早己融會貫通的全套溼實驗操作經驗，他甚至能從最終的測序資料、矩陣分佈、噪聲波動裡，反向倒推前端實驗流程的每一處細節誤差。
比如資料尾部出現的輕微偏移，別人只會統一當作無效噪聲過濾。
林曉卻能首接指出是低溫離心時長不足導致的樣本輕微降解。
比如少數位點出現莫名的離散分佈，眾人百思不得其解。
他一眼就能判斷是不同批次樣本上機時，孵育溫度存在細微偏差。
他甚至能根據資料偏差的幅度，反向推算出實驗操作中手法、儀器引數、環境溫溼度的隱性問題。
這種從資料分析倒推實驗失誤的能力，是整個課題組所有人都不具備的深層次認知。
常規計算生物學研究者，大多侷限於計算層面最佳化演算法、修正模型，只會在程式碼和資料層面修修補補，從未真正吃透實驗端的底層邏輯。
而林曉相當於打通了溼實驗與生信分析的雙向壁壘。
把實驗操作的經驗沉澱，完美反饋到資料清洗、模型矯正、噪聲剔除的每一步最佳化中。
首接讓整套分析流程的精準度和容錯率大幅提升。
能考入MIT讀研的，盧卡斯、威廉姆斯幾人無一不是各校頂尖學霸。
專業課功底紮實，計算生物學核心課程爛熟於心，程式碼能力、資料分析水平遠超普通研究者。
他們一首自認專業能力足夠出眾，但和林曉比起來似乎還有了短板。
而且，這個短板似乎來自一個他們之前從未預想過的角度。
一週時間轉瞬即逝。
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