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很快，林晓被带到课题组专属小型工作站。
安东尼输入密码解锁设备，抬了抬下巴，语气带着几分试探：“基础跑数据会吧？”
“桌面上有现成的原始测序数据和样本元数据。”
“你先上手跑几组，我们看看情况。”
“会的。”
林晓从容点头，心底却有些哭笑不得。
搞了半天。
就这？
那必须得会啊。
如果连最基础的生物信息数据处理、跑算流程都不会，他是怎么混到那篇植物学顶刊的一作去的？
计算生物学领域，跑数据、洗数据、校正数据，本就是最入门、最基础的工作。
也就是进行数据分析与处理。
主要的工作内容是处理和分析单细胞或者空间转录组等高通量测序数据，并利用GPU等技术优化数据处理流程。
说简单确实也简单。
在理想状态下，跑数据确实很无脑，因为这完全是一个流程化、可复现的操作。
但要说难吧，有时确实也难倒很多人。
因为真正的麻烦点往往不在跑这个动作本身，而在跑之前和跑之后。
特别是过程中跑出报错的时候，最折磨和考验人。
随着林晓落座开工，安东尼、琼斯几人纷纷围站在工位旁，目光紧紧锁定屏幕，默默观察着他的每一步操作。
常规新手接手这类多批次测序数据，第一反应都是直接套用Harony、CCA算法做批次校正，只求快速出结果，很容易出现过度矫正、掩盖真实生物学差异的问题。
但林晓完全不同，他没有急于启动算法，而是先逐一对样本测序深度、试剂盒批次、生物学重复样本进行筛查比对，精准发现多批次数据量级不均、深浅跨度极大的问题。
下一步，他熟练操作，先对原始数据做对数标准化，同步搭配ScaleFactor参数统一校准量级，从根源上抹平批次偏差，保证后续校正贴合真实数据规律。
一旁围观的几人纷纷暗自点头，心中顿时大为改观。
先查样本、再平量级、最后校正，这是业内最规范、最稳妥的实操逻辑，绝非新手能掌握的细节。
“这一步校正做得很漂亮，细节拿捏很到位。”安东尼忍不住低声赞叹。
他全程盯着林晓操作，对方动作行云流水，没有半点卡顿犹豫，每一步衔接都恰到好处，仿佛重复演练过千百遍，完全是深耕实操的老手水准。
数据预处理顺利收尾，进入文件读入环节。
林晓指尖翻飞，直接用rena正则表达式批量完成文件名重命名，一键规整所有数据文件。
安东尼瞬间眼前一亮，心里满是诧异：“rena正则表达式批量重命名，这都会吗？”
Lux环境下，手动批量改文件名低效又易错，熟练运用正则表达式批量处理，是资深科研人员才会掌握的高效技巧，远超普通本科生的实操范畴。
而琼斯则看的有些愣住了。
她平时处理同类文件，都是用awk搭配sed编写脚本完成，流程繁琐。
而林晓的方法简洁高效、逻辑新颖，她甚至一时看不懂完整原理。
短短几分钟的操作，安东尼已然彻底判定。
这根本不是需要手把手教学的萌新，而是经验老道、实操熟练的高手啊。
原本还有些敷衍、顾虑的心思彻底烟消云散，取而代之的是满满的惊喜与意外。
他两眼放光，转头看向琼斯，语气格外认真：“一个假期实习的时间太短了，可惜了。”
“问问导师，能不能把他的实习权限直接延续到下个学期？”