BioRead 003 · Ten simple rules for biologists learning to program

📖 导语

本期BioRead Marathon聚焦PLOS Computational Biology经典指南文章 “Ten simple rules for biologists learning to program”。随着生物数据体量持续激增，编程与计算思维已成为每一位现代生物学研究者不可或缺的核心技能。这篇“十条规则”将作者多年教学与科研经验高度凝练为入门者最需要的指引，兼具普适性和实用性，帮助生物学背景科研人员快速、高效地迈出编程第一步，建立科学、健康的学习习惯，规避常见误区与弯路。

Rule 1: Begin with the end in mind

• 你想成为一名程序员，还是只是希望分析实验数据？

• 想要开发生物信息学工具，还是只想解决自己手头的科研问题？
建议：以你的实际需求和未来规划为导向选择语言和工具。比如，单纯数据分析建议R/Python；如希望以后开发工具，可以考虑Python、C++等。

Rule 2: Baby steps are steps

• 不要期望一次性学会所有内容，也不要怕犯错。

• 一次专注于一个小目标，把大问题拆解为可执行的小任务。

• 遇到bug和失败也没关系，关键是能发现、纠正并学会如何解决。
建议：持续小步快跑，经常复盘，每次进步一点点。

Rule 3: Immersion is the best learning tool

• 尽量在同一种语言/环境中完成全部分析任务，避免频繁在Excel、命令行和代码之间切换。

• 这样有助于建立完整的知识体系和解决问题的能力。
建议：设定真实项目/练习，尽可能让自己沉浸在编程环境中。

Rule 4: Phone a friend

• 互联网资源丰富，教程和社区（如Stack Overflow、Biostars等）都能帮你快速解决问题。

• 但最有效的是拥有可以及时交流的朋友或同行。

• 主动加入编程小组或学校、实验室的科学计算社区，获取针对性指导。
建议：多问、多交流，学会向他人求助。

Rule 5: Learn how to ask questions

• 几乎所有问题网上都有答案，但前提是你会问！

• 描述清楚你的问题、包含报错信息、代码/数据示例，让他人能复现你的问题。

• 说明你已尝试过的步骤和想要的结果。
建议：良好的提问能力能显著提升解决问题的效率，也是成长的重要一环。

Rule 6: Don’t reinvent the wheel

• 学会充分利用现有资源：包括在线教程、官方文档、已发布的代码、实验室共享脚本等。

• 阅读优秀的代码片段并善用复制粘贴，有助于积累实用技巧和规范写法。
建议：广泛检索、借鉴、集成已有方法，而不是从零开始重复劳动。

Rule 7: Develop good habits early on

• 养成实验笔记本式的工作习惯，记录每次分析和代码修改的内容与原因。

• 坚持使用版本控制（如git）、规范化命名、注释、保存所有分析流程。

• 这些习惯不仅提升可复现性，也是未来团队协作和成果管理的基础。
建议：每做一次分析/代码修改，都要及时记录和备份。

Rule 8: Practice makes perfect

• 多在玩具数据集或小型数据上练手，把复杂问题拆解成简单练习，逐步积累经验。

• 真实生物学数据往往庞大且复杂，小样本实操有助于更好地理解和掌控流程。
建议：不断地“做中学”，快速试错，不断复盘。

Rule 9: Teach yourself

• 学习编程是一个长期过程，需要合理安排学习时间、设定目标与评估标准。

• 可以通过入门课程、网络研讨会、教程、书籍等多样化方式获得知识。

• 把自己当成自己的“学生”，给自己设定deadline和小任务。
建议：持续学习并灵活调整学习策略，找到最适合自己的成长模式。

Rule 10: Just do it

• 不要被未知和失败吓倒，立刻开始写代码。

• 编程不像实验那样会损失样本和资金，犯错成本很低。

• 只有迈出第一步，才能不断进步，获得成就感。
建议：别犹豫，哪怕只是写一个“Hello World”，都值得被鼓励！

总结与实践建议

• 谁适合读这篇文章？
生物/医学/生命科学领域所有对数据分析、工具开发、科研自动化感兴趣的初学者和科研工作者。

• 最大价值是什么？
它既是学习编程的路线图，也是提升科学素养和问题解决能力的心理建设指南。每一条规则都值得多次回看、深度践行。