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林晓抬起头一看，结果是一个大胡子男人。
他的身形偏宽，穿着一件深灰色的短袖衬衫，头发和胡子连成一片。
这种人在整个实验室里不算显眼，但出现在一间全是研究生的办公室里，就显得有些突兀了。
不过人都找上门了，林晓也不犹豫，直接回应道。
“我就是。”
听完，大胡子立刻有些着急地追问道。
“很好，我有几个问题想找你咨询一下。”
林晓闻言顿时有些意外。
不是？
哥们你谁啊？
上来就问问题？
不过还没等他反应过来。
大胡子老哥已经开口问道。
“我注意到你那封邮件。”
“压缩包里除了结果，还有一段单独标记的数据。”
“我想问一下，你当时标记它的时候，是基于什么样的考虑？”
林晓顿时愣了一下。
他完全没想到会是这件事。
更没想到有人会因为这件事直接找过来。
不过这个问题并不难回答。
林晓摇摇头：“没有什么特别的考虑。”
“我当时在浏览结果时看到一个微小的偏移，觉得它的形态和以前遇到过的某个实验偏差有些相似。”
“所以顺手截取下来，附在压缩包里。”
“以前？”大胡子疑惑的重复了一句。
林晓点点头：“我以前在处理数据的时候，也遇到过类似的波形特征。”
“表面上看不算异常，但在后续分析中它指向了一个实验操作环节的偏差。”
“而它显然不是数据本身的随机波动。”
大胡子安静地听完，对林晓忽然产生了一些兴趣。
“你提到的那个实验偏差，之前是怎么被发现的？”
“那段数据，我们在其他批次的样本里也看到过相似的特征。”
“但之前没有人把它单独拿出来过。”
林晓想了一下：“我最早是在MIT的时候遇到类似情况的。”
“当时跑的数据，具体来说是单细胞转录组数据整合。也会出现类似的波形偏移，表面上看像是背景噪声。
“直到有人注意到它只在特定条件的样品中出现，才确认它对应的是某个操作环节的系统性偏差。”
“后来我们针对类似情况形成了一种分析思路，基于最近邻距离的分布模式来识别系统性偏差，而不是单纯依靠信号强度来筛查。”
大胡子听完顿时有些惊异起来。
他刚才听到林晓提到通过数据分布特征判断异常来源时，没有多想，以为只是常规的方法。
但林晓接着描述的那套流程，基于最近邻距离的分布模式来识别系统性偏差让他在心里停了一下。
这种方法可不是烂大街的那种，在生物信息学里通常被归入高阶分析策略。
于是接着问道：“……等一下，你说的是那种k-近邻距离变异性？”
林晓点了点头：“对。那时候跟着课题组做项目，接触到的分析方法比较多样。”