主题：【原创】谈谈大学的变迁1 -- duhao

软件只是实现的工具，而核心是信息的提取，或者说算法

CS的核心是算法而不是软件，向来没人以为软件就是CS的全部。BioInfo的kernal是算法，好的算法意味着BioInfo的发展而不是衰落。但是其独特的特点在于这里所说的算法并非纯粹数学上的东西，既然生命科学本身就不成熟，现在看起来成功的算法本身就融入了数学和生物/医学知识的结果。纯粹的依赖数学，其实就是简单的认为BioInfo = Apply pure Algorithm on biological/medical data。 That's definitely wrong.

至于数据，正是因为在未来5到10年中会有海量的数据出现，对学校的研究者来讲，要面对从未有过的数据量(普通得case也许是kT，也许是MT)，需要新的算法来解决，而对公司的人员来说，则是开发出具有更高信噪比，降低false positive的设备和工艺。等把这一批数据处理完，也许可以说，基于人类的信息处理告一段落，不过一个类似的比喻就是如果我们明白了大脑，神经生物学也走到了尽头，但是这个尽头在可以预见的将来是看不到的。

这不正是一门科学成熟的表现，数学，物理，量化的化学学科很多不都变成了常规手段吗？分子生物学/遗传学研究了这么多年，难道我们就真得能回答所有有关基因的问题吗？基因图谱搞出了这么多年，谁能告诉大家所有人类基因是如何表达，调控以及相互作用的？等所有这些问题都能够回答清楚了，生物信息也就可以消失了，不过也许遗传学也就可以消失了。

生物信息的目的就是要发展成常规手段，但是基于生物系统的复杂性，这个目的几十年内是很难实现的。所以好的生物信息的分析员必须要有足够的生物/医学系统训练，也许在我们这代人，对于分析结果的最终解释仍然依赖于人脑而非电脑。