面对学长们的打趣，赵阳面带微笑。
    “怎么会，我对生物可从来都没放弃的打算。”
    赵阳看著眼前这些熟人笑著说到。
    “別站著了，坐吧。我给你倒杯水。”
    顾青走到饮水机旁，拿了一个一次性纸杯给赵阳接了一杯温水，递给他。
    “谢谢。”赵阳接过水杯。
    就在几人閒聊的时候，实验室里侧的办公室门推开了。
    顾明教授拿著一沓列印出来的文献，正低头看著，一边走出来一边说道：“顾青，上周提的那个rna样本的浓度是不是不太对，测序公司那边反馈说建库失败了……”
    话说到一半，顾明教授抬起头，一眼就看到了站在实验室中间的赵阳。
    顾明教授的脚步一顿，拿著文献的手停在半空，脸上先是一愣，接著面上露出笑容。
    “赵阳！你小子怎么来了？”
    顾明教授快步走过来，欣喜的看著赵阳说道。
    “这段时间在网上可是天天看你的新闻啊，又是解决孪生素数猜想，又是发nips，然后最近还被mit邀请当访问学者，你的新闻真是一刻不停啊！学术明星了现在！”
    顾明教授开了个玩笑，语气里充满了对赵阳的欣赏。
    绝大部分的教授，对於手底下的天才学生，都会欣赏。
    赵阳也笑了笑：“顾教授您言重了。我再是学术明星，也是您实验室的实习生不是嘛！你看，我这不就回实验室来报到了吗。”
    “回实验室报到？”
    顾明教授愣了一下，他眼神之中带著不敢相信朝著赵阳確认道，“大家这段时间私底下都聊，说你以后肯定去搞纯数学或者去硅谷搞人工智慧了。怎么，你还打算继续搞生物？”
    在顾明看来，赵阳在数学和计算机领域展现出的天赋，隨便在哪一条道上走下去，都是前途无量的。
    相比之下，生物学现在的研究太苦、太枯燥，而且很难像数学那样靠个人天赋一锤定音，往往需要漫长的实验周期去熬结果。
    更关键的是，很多时候，生物实验並不全靠个人天赋，有时候还要一定的运气，有时候要的还是一些顶尖的实验器械。
    反正顾明是想不明白，赵阳为什么还要回来搞生物。
    这不是浪费自己的天赋吗？
    看著顾明和周围这些人不解的眼神成。
    赵阳笑了笑说到。
    “怎么会不搞生物。”
    “生物学是探究生命本质的学科。我之前就跟您说过，我对这方面很感兴趣。”
    他看著顾明教授，直接切入正题：“顾教授，我这次回来，是想继续在您的实验室里待著。如果有什么新的课题或者实验项目，我们一起搞。”
    顾明教授听到这话，自然是欣喜万分，毫不犹豫地答应下来。
    “求之不得啊！你这脑子要是能继续放在咱们课题组里，那绝对是大杀器。”
    顾明教授大笑起来，隨后招了招手，“既然你打算回来，那正好，咱们去会议室。我正因为最近的一个项目头疼呢，咱们开个短暂的组会，顺便给你同步一下进度。”
    顾青和另外两个学长也放下手里的活，跟著一起走进了旁边的小会议室。
    大家围坐在会议桌旁，顾青坐在赵阳的斜对面，拿出了工作笔记。
    顾明教授將手里的文献放在桌上，表情变得严谨起来，进入了工作状態。
    “赵阳，既然你回来了，我也就不藏著掖著了。咱们实验室最近接了一个国家自然科学基金的面上项目。”
    顾明教授打开会议室的投影仪，连接上自己的笔记本电脑。
    幕布上出现了一张复杂的基因表达调控网络图。
    “这个项目是关於某种特定农作物在重度乾旱胁迫下的耐旱机制研究。”
    顾明教授指著图上的节点说道。
    “我们前期的思路很明確。通过提取乾旱处理组和正常对照组的作物叶片rna，进行高通量的转录组测序（rna-seq）。试图找出那些在乾旱条件下显著上调錶达的耐旱关键基因。”
    “目前的难点在哪里？”赵阳看著幕布上的图，直接问道。
    既然是测序，那就有现成的数据。有了数据，对於他来说就好办。
    顾明教授嘆了口气，有些无奈地说道：“难点在於数据量太大，而且噪音极其严重。”
    “测序公司把数据发回来了，足足有几个tb的原始测序序列（reads）。我们虽然也懂一些基础的生物信息学分析，会用现成的商业软体去比对参考基因组，计算表达量。但是……”
    顾明教授敲了敲桌子：“但是我们发现，这次测序得到的数据里，存在大量的假阳性差异表达基因。因为这种作物本身的基因组非常庞大且复杂，含有大量的重复序列。
    常规的软体比对下来，找出了几万个差异基因，根本没办法进行下游的验证实验。我们不知道到底哪个才是真正起核心调控作用的主开关基因。”
    旁边戴眼镜的学长也苦著脸补充道：“是啊赵神。我们这一个多礼拜，天天盯著那些火山图和热图看，眼睛都快瞎了。找出来的几个候选基因，做实时萤光定量pcr验证的时候，全都不符合预期。现在整个项目卡在数据分析这一步，没法往下推了。”
    赵阳听完，大概思索了一下。
    很快，他就大概明白了顾明教授他们的困境。
    生物学家擅长设计实验、提取样本和操作验证，但面对海量的高维度测序数据时，如果仅仅依赖市面上那些打包好的商业软体或者开源的流程脚本，很容易陷入数据的泥潭。
    因为那些现成的软体都是基於通用的统计模型，无法针对特定的复杂基因组进行算法上的底层优化。
    “所以，你们现在需要一种更精確的算法，从这几万个假阳性的噪音中，把真正具有生物学意义的核心节点给挖出来，对吗？”
    赵阳看著顾明教授问道。
    “没错。”
    顾明教授点了点头。
    “但咱们实验室没有专业的生信分析大牛。原本指望这几个研究生慢慢筛，但进度实在太慢了。”