畢竟能在這個方向上識別出這種規律的人，應該己經在空間組學領域深耕多年了。
他只需要從論文的結構和表述方式就能判斷出來。
作者對資料偏移的熟悉程度，絕不像是一個剛進入該方向不久的研究者。
但如果讓他把這些成果歸到他們中的任何一個人名下，他覺得自己無法確認這一點。
這篇論文的研究方法和他印象中那幾位做空間組學資料處理的研究者都不太一樣。
他熟悉那些名字，瞭解他們的工作方式和擅長的工具。
大多數做類似方向的研究者都會選擇先從實驗設計出發，再根據資料特徵去調整分析流程。
但這篇論文完全是從資料本身的分佈特徵入手，反向識別出規律，然後再反過來解釋它的生物學意義。
這個順序在他的認知框架裡並不常見。
他又把引言翻到第一頁，重新確認了一遍。
顯然，這個判斷並沒有偏差。
他不由得想起一個人。
如果沒記錯的話，EMBL最擅長這個的應該是霍夫曼吧？
EMBL裡做演算法方向的同行裡。
霍夫曼算得上是的經驗非常豐富，論文發表記錄也很穩定，涉及演算法開發和流程最佳化的多個環節。
但這傢伙擅長的方向是開發工具，是從功能需求出發設計處理流程。
而這篇論文的側重點更接近發現問題，並由此引出規律，而不是構建一個可重複使用的工具。
兩者的邏輯起點不同，指向的目標也不同。
蒂姆在很快從電腦上調出幾篇霍夫曼的幾篇代表性論文。
果不其然，它們和眼前這篇在方法邏輯和表述風格上都存在差異。
甚至很難把兩者歸入同一條研究路徑。
蒂姆·亨特一邊在審稿系統的回覆欄中填完最後幾行內容。
一邊不斷在心裡想，這到底是誰做的成果？
他終於是忍不住好奇，看了一眼螢幕邊緣的作者欄。
Nature投稿系統預設顯示作者姓名和所屬機構。
如果作者在投稿時沒有申請雙盲審稿，審稿人可以在評審頁面首接看到這些資訊。
於是，他很快掃了一眼那行字。
Xiao Lin。
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