如无必要，勿增实体。样本够多，无需预设。

如果你做了一份科研样本的 NGS 检测，绝大多数测序公司都会附上一份标准化的分析报告，当然，这份报告的实际可用性懂得都懂。但如果一位肿瘤患者进行了 NGS 检测，那出具的检测报告就需要慎之又慎，靠谱的公司往往会想尽办法提高报告的准确和严谨，每份报告也都需要进行人工审核和解读。医生们则会在拿到这份报告之后再结合病人的实际病情进行临床决策。

如果你目前的学习或者工作和「肿瘤研究」相关，面对日新月异的研究进展，想必总会在实际工作开会或者看文献的时候发现各种奇奇怪怪的基因和名次。问同事，有点不好意思，鼓起勇气问了很可能就也记不住。（好吧以上都是我目前的现状）。

基于以上原因，借助 Google CSE 的羊毛，我就整了这么一个叫做 OncoSearch 的小工具。开发成本可以说是没有，但着实解决了自己现在非常棘手的问题，于是也推荐给可能需要的你。

不出意外，很可能你将「重做新人」看成了「重新做人」，然后一脸问号的点进来。

前几天读到一篇英文博客深以为然，所以翻译一下和大家分享。以下 24 个提示不仅适用于生物信息而是适用于所有科学研究，看似简单但需要我们时刻留心。

刊首语

这周的刊首语随便聊聊几个工具。

刊首语

本周想分享一个「汉隆剃刀」经验法则：能解释为愚蠢的，就不要解释为恶意。

刊首语

本周把自己一年多没更新的个人公众号(思考问题的熊)更新了一次，结果很快就有了五十多条留言。
很多人都在反馈自己过去三四年发生和经历的事情，很神奇的感受，看似没有交集但是却也没有断了联系。

是的，你可能会好奇什么是学习素材共享小组，以及 1.0 版本去哪里了。

文章信息

Van den Berge, Koen, Katharina M. Hembach, Charlotte Soneson, Simone Tiberi, Lieven Clement, Michael I. Love, Rob Patro, and Mark D. Robinson. 2019. “RNA Sequencing Data: Hitchhiker’s Guide to Expression Analysis.” Annual Review of Biomedical Data Science 2 (1): 139–73. https://doi.org/10.1146/annurev-biodatasci-072018-021255.