科研上瘾，探索无界
少年追梦志昂扬，探索未知路漫长。生物信息新天地，代码如诗心飞扬。
三年磨砺终不悔，勇气蜕变铸辉煌。未来之路虽未定，心怀理想向远方。
在进入J教授实验室后，我慢慢发现计算机比生物更符合我的兴趣和天赋，简直就是为我量身打造的！
初入实验室，我就是开始学习Perl编程语言。Perl是一个强大的脚本语言，特别擅长文本处理和数据分析。在生物信息领域，研究人员常常需要处理各种格式的数据，而Perl简洁高效的特点，让它成为了当时最受欢迎的生物信息学编程语言。实验室里有两本Perl的经典教材，封面都是骆驼图案，我们习惯称它们为小骆驼书和大骆驼书。前者专注介绍基础知识，后者则深入讨论底层内容。我只用了两天就读完了小骆驼书，开始尝试处理实际数据。我磕磕绊绊地写出程序，出错了就调试，不懂就回去看书，实在解决不了就问K。一周之内，我就能独立编写程序处理各类数据了。然后我开始啃大骆驼，不出一个月，我对Perl已经能熟练掌握了，各种数据处理我都能手到擒来，快速完成任务。敲代码时的快感，解决bug时的成就感，都让我欲罢不能。感觉我的大脑天生就是为编程而生的！与之前屡屡受挫的生物实验相比，这种快速的正反馈让我充满了成就感，也让我开始喜欢上了生物信息学。
实验室的服务器清一色都是Linux系统，这对我来说可是个新鲜玩意儿。作为一个Windows图形界面的用户，第一次接触这种纯命令行的操作方式，还真有点不适应。当看见师兄不断的敲击键盘，看着屏幕上飞速滚动的字符时，突然有种黑客帝国的既视感，让我很着迷。学习Linux的过程，我选择了一个笨办法：从最基础的命令开始，边学边记。我创建了一个电子文档，把每个用过的命令、常用参数，以及自己的理解都记录下来。这样下次遇到类似情况，只要搜索关键词就能快速找到解决方案。慢慢地，这个文档就像滚雪球一样越变越厚。这让我想起一句话：好记性不如烂笔头。在技术学习上，建立自己的知识库往往比死记硬背更有效。这个文档不仅是我学习的见证，更成了我日后解决问题的得力助手。很快我也能熟练使用Linux系统跑程序处理数据了。
生物信息学离不开统计学，比如判断基因A和基因B的表达是正相关还是负相关，需要用Pearson相关系数来衡量；又比如比较基因C和基因D的表达是否有显著差异，就要用到t检验。虽然大学时数理统计没学明白，对这些方法的原理一知半解，但至少知道什么情况该用什么方法。这算是我第一次真正接触统计学，为后来转向生物统计埋下了种子， 这些经历在悄无声息地塑造着未来的自己。直到读PhD时，我才系统地恶补概率统计知识，真正领会了统计学的美妙。
还有基因组学，对我来说就像走进一个全新的世界。
人类基因组计划（Human Genome Project, HGP）是20世纪末至21世纪初最重要的科学工程之一。这项国际性科研项目始于1990年，目标是完整测序人类基因组，绘制出人类基因的详细图谱。就像绘制一幅精密的城市地图，科学家们要确定人类DNA中约30亿个碱基对ATGC的精确顺序。这不仅是一项技术挑战，更是一次对人类自身的深度探索。HGP的意义远不止于测序本身。它开创了基因组学的新纪元，为理解人类疾病、个体差异和进化历史提供了基础数据。就像打开了一本关于生命的天书，让我们能够阅读和理解生命的密码。这个项目还推动了测序技术的飞速发展，使得基因测序成本从最初的数亿美元降低到如今的数百美元。HGP不仅改变了生物学研究的方式，也重塑了整个生命科学领域的发展轨迹。
人类基因组计划完成了，就像得到了一本厚重的生命密码本。但有了密码本只是开始，如何解读其中的奥秘，才是真正的挑战。这就像拿到了一本用未知文字写成的古籍，需要专门的工具和方法来破译。生物信息学就是这把钥匙，它结合了计算机科学、统计学和生物学，帮助我们解读基因序列中的信息。从某种意义上说，生物信息学家就像是现代版的密码破译者，用算法和模型来探索生命的奥秘。
而我恰好赶上了人类基因组计划带来的生物技术革命浪潮。我就像搭上了一列高速行驶的列车，亲历生物信息学从萌芽到蓬勃发展的全过程。
我除了在知识的海洋里狗刨式地学习，我也开始适应这个全新的学术氛围。北京的中科院，就像学术界的迪士尼热闹非凡，每周都有来自世界各地的学术大咖来作报告或者学术研谈会。刚开始的时候，我就像个误入量子物理课堂的文科生，听着各种专业术语，脑袋里全是问号。但有趣的是，虽然听不懂他们具体的研究内容，却能感受到他们对学术的喜爱。此外这也逼着我潜移默化的发展出一项技能，即使听不懂报告内容，也能把演讲者的解决问题思想给提炼出来。知识就像食材，而思考方式才是烹饪秘籍。渐渐的，经过一段时间学术报告的熏陶，我就像个初出茅庐的小厨子，在缺少食材储备的情况下，却先通过观察大厨炒菜，间接的掌握了烹饪大致方法。
我的第一个课题是参与K的研究，探索生物发育过程中胚胎干细胞如何分化成神经细胞。胚胎干细胞就像是一张白纸，拥有变成任何类型细胞的潜力。它们来自生物的早期胚胎，具有两个神奇的特性：一是可以无限自我复制，保持白纸的状态；二是可以在特定条件下，分化变成身体里的任何一种细胞，比如神经细胞、肌肉细胞或血细胞。这就像是一个万能工具箱，如果可以控制胚胎干细胞分化成想要的细胞，理论上可以修复或替换身体里任何受损的部件。科学家们对它们充满兴趣，因为它们可能为治疗各种疾病带来希望，比如帕金森病、糖尿病等。而胚胎干细胞何时复制何时变身，就像在走钢丝一样，受到精确的调控机制来维持这种微妙的平衡。
我们的课题聚焦于胚胎干细胞中调控神经系统发育的SMAD基因，通过高通量芯片技术，我们获取了全基因组范围内SMAD在发育过程中调控的基因。我和K的任务就是分析这批高通量芯片数据。
我们的课题聚焦于SMAD基因，这是一个转录因子。它就像基因的指挥官，能够决定哪些基因该工作、哪些该休息，从而精确调控细胞的各项活动。 通过高通量芯片技术，我们获取了全基因组范围内SMAD在发育过程中调控的基因。这些数据就像一张巨大的基因表达图谱，记录了数百个关键基因在不同时间点的活跃程度。我和K的任务就是分析这批高通量芯片数据。每个数据点都是重要的线索，比如某个基因在特定时间点的表达量突然升高，可能暗示着它在细胞分化中扮演关键角色。我们的工作就是运用生物信息学方法，把这些看似零散的线索串联起来，找出其中的规律和联系。就像侦探破案一样，我们要从海量数据中筛选出有价值的信息，构建基因调控网络，最终揭示胚胎干细胞如何精确调控自身分化成神经细胞的生命运作规律。
这也是我第一次感觉到了科研的乐趣，我仿佛化身科学界的福尔摩斯，在基因的迷宫中抽丝剥茧。每一个数据点都是待解的谜题，每一条规律都是隐藏的线索。当我在海量数据中发现关键基因的调控模式时，仿佛揭开生命中隐藏的一个秘密，那种快感不亚于哥伦布发现新大陆，那种成就感比中了彩票还让人兴奋。我深深爱上了这种在未知领域中寻宝的感觉，科研就像上瘾了一样，让人欲罢不能，勇往直前不断探索。
完成这个课题后，J教授又交给我一个新的课题，利用高通量二代测序技术，研究衰老过程中的组蛋白修饰的变化。与之前使用的高通量芯片技术相比，二代测序就像是从黑白电视升级到了高清彩电。芯片技术只能检测已知的基因序列，就像在图书馆里查找特定书籍；而二代测序则能一次性读取整个基因组，就像把图书馆里所有书籍的内容都扫描存档。这种技术不仅能发现已知的基因信息，还能捕捉到全新的发现，为研究提供了更全面、更精确的数据支持。
当时高通量二代测序技术刚刚兴起, 就像个刚出生的宝宝，连个像样的育儿手册都没有，我只能摸着石头过河。那时候，能玩转这个新技术的只有美国的国家卫生研究院(NIH)和中国的华大基因(BGI)等少数几个土豪科研机构，他们开发了一些专门的分析算法，但没有详细的使用手册。我的日常就是反复研读他们的论文，试图破解其中的奥妙。实在搞不懂的时候，就厚着脸皮发邮件请教。
但我从没有感到过困难, 反而探索未知的过程带给我很多乐趣。在分析完测序数据，绘制出基因调控网络后，我发现一些前人未曾揭示的调控关系，并且这些关系可能与衰老过程相关时，那种兴奋感难以言表。这种在科研中发现新知的快感，就像在茫茫荒野中挖到金矿，让我感到惊喜，充满探索的欲望。
就这样，作为一名本科生，我在大四这一年跌跌撞撞地完成了这两个课题，从而完成了我的毕业设计论文。这些高质量的课题，让我在回到中科大后，顺利通过了本科答辩。
随后, 我也毫无悬念的通过了中科院的研究生面试，按照自己之前的计划保研成功，我的本科生活就此画上了句号。
回首这四年，我从一个小镇做题家，怀揣梦想来到中科大，在专业选择的迷茫与痛苦中挣扎三年，最终鼓起勇气跳出传统生物领域，迈入生物信息学的大门。这段经历让我在痛苦中成长，从懵懂少年蜕变为主动寻找机会、迎接挑战的追梦者。为心中所爱而改变人生轨迹，这份勇气与决心，正是我成长过程中最珍贵的礼物。这份礼物让我从此以后，不再害怕不确定性而固守舒适区。我在后来的人生中，一次又一次选择突破自我，改变环境，不断向外追求自己的理想, 向内探索自己的内心。
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