前些天就有人试图找我讨论一个宏大的话题，这个话题一看就是应该在那种千人规模的生物信息学大会由陈润生这样的大科学家来发起圆桌论坛，我觉得跟我讨论完全没意义，为什么要我在微信里面判断生物信息学发展趋势，为什么要聊chatGPT对生物信息学行业的冲击呢？果断拒绝了：
这样的话题如果大家等不到千人规模的生物信息学大会的圆桌论坛，也可以看很多专业文章的讨论：
再比如QB前沿论坛第二讲《ChatGPT赋能生物信息学初学者》，来自美国西弗吉尼亚大学的胡钢清教授作为本次论坛的报告嘉宾，生动有趣地分享了他发表在QB期刊上题为《Empowering beginners in bioinformatics with ChatGPT》文章以及其背后的故事。美国亚利桑那州州立大学刘莉教授、密苏里大学哥伦比亚分校许东教授和北京大学李程教授对文章进行了详细点评并探讨了ChatGPT在生信领域的应用和挑战。最后，胡教授还耐心地回答了多个问题（点击文末“阅读原文”观看视频回放）。胡教授认为ChatGPT不仅可以进行生物信息的数据分析，还能帮助初学者学习生物信息学知识。在数据分析方面，有研究者在ChatGPT推出11天后就测试了它借助R语言在生物信息学及其它各种科学计算上的应用，相关案例可在RTutor.ai网页 https://rtutor.ai/ 中浏览到。此外，还有学者提到ChatGPT在生物信息学编程考试中，其正确率可达97%啊！
恰好最近刷到了小伙伴们关于生物信息学直接工作，比如生信工程师的岗位实在是太难找了：
技术的更迭从来就是永不停歇的，电子计算器取代算盘并没有影响收银出纳财务人员的工作，而且财税行业反而是得益于其全面IT化而发展壮大，我这里本来是应该举例一些其它行业，也是随着新技术的不断涌现，行业将不断受到挑战和机遇，但是我才疏学浅，就求助于chatGPT帮我续写了这个推文：
计算机行业兴起的2003，我经常在电视上看到“考不上大学就读北大青鸟快速学计算机”，那个时候大家肯定是奔着求职目的去的，人生的选择肯定是比努力看起来效果更显著，20年前选择了IT行业的农村娃肯定是翻身农奴把歌唱。但并不是所有人学电脑都是奔着就业去的，因为互联网加已经是把所有的行业全面信息化了，所有人或多或少都需要学一点计算机基础知识，普遍是办公软件三件套，高级一点就是Python编程让很多办公琐碎需求自动化。
同样的，生命科学领域几百万人误入歧途他们仅仅是会一些湿实验操作技术跟实验室大妈没有什么区别，在这个行业转换阵痛期，早一点学习数据分析才是一个合格的生命科学领域从业者。也就是说，你耗费时间花了大半年学习了生物信息学并不意味着你一定要去从事生信工程师这样的工作岗位，仅仅是因为你没有学习数据分析之前就是一个残缺的生命科学领域底层劳工，学生信仅仅是让你重新站到起跑线，无论你是七老八十还是四五十岁，这个是你躲不掉的。上面提到的《学生信的大叔》其实也是如此，并不是说耗时耗力好不容易学了一点生物信息学就一定要很快找到对口工作， 而是因为自己掌握了数据分析技能，成为了这个社会上比较有竞争力的复合型人才！（如果你一定要找工作呢，今天咱们生信技能树公众号次页的推文也是有很多工作岗位的，去努力一下也行）
最后，文末做一个简单的调研吧，关于你为什么学生信，如果是开放性问题大家肯定是不会参与，所以我就设置了3个选项，加油！
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