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卢比斯顿时愣了一下。
他都要准备下台了，没想到在这个节骨眼来了个问题。
不过特意看了一眼林晓的样子。
这么年轻？
而且没见过。
这应该是哪个刚来的研究生。
卢比斯顿时放下心来，他用鼓励的目光看向林晓。
“很好，我很欣赏敢于表达自己观点的学生。”
听见这句话，林晓虽然有些绷不住。
但还是很快清晰的说出了自己的问题。
“卢比斯教授，我想请教一下。”
“第21页的差异分析里，你们在处理数据时采用的归一化方式是哪种？”
“因为我注意到结果中有几处偏差的分布模式不太符合常规预期，想确认一下是不是跟数据处理流程中的某个步骤有关。”
闻言，卢比斯顿时有些意外。
这个问题......
有点东西啊！
不太像是一个研究生能问出来的啊？
因为涉及到的步骤在常规流程中通常不会被单独拿出来审视。
多数人的关注点集中在后续的分析方法和结果本身，而不是在已经完成后重新检查样本提取环节的操作窗口。
问出这个问题需要了解这个步骤对数据质量的影响。
还需要具备一种跨越多个阶段的视角，将最终输出与操作环节联系起来。
而这通常需要足够的经验积累才能自然形成。
但要回答这个问题本身非常简单。
按理说，能问出来这个问题是不会不知道答案的啊？？？
虽然他有些奇怪，但还是很快回到：“我们用的是标准的中位数归一化，和常规流程一致。”
很快，林晓继续追问：“那在归一化之前，你们是否对每个样本的RNA完整性做了单独的记录和评估？”
卢比斯的动作顿了一下，像是没有预料到这个问题会以这种具体的方式被提出来。
“……我们有记录，但没有单独列入分析条件。”
林晓点了点头：“那我可以看一眼第21页底部那组对照样本的原始分布数据吗？我想确认一下它是否和报告中展示的一致。”
此时，虽然不知道他究竟想说什么。
但卢比斯心里已经有种不祥的预感了。
但关键是，在这个关头，他不可能故意遮掩。
不然这就不叫组会了。
原始分布数据如果都拿不出来，那直接等于自爆。
卢比斯沉默了一拍。
然后才终于切换到数据附录页，把那组对照样本的原始分布图调了出来。
屏幕上的图表顿时呈现出一组分布形态。
林晓的目光落在其中某个点位上。
“很容易看出来，大部分批次的表达量中位数都落在18.5到19.2之间，波动范围在0.3以内。”
“但其中有编号98757批次的样本与其他批次相比，离散程度明显偏高，位置也发生了偏移，中位数落到了17.2左右。”
“这比其他批次低了将近1.2个log2单位，位于分布图中的某种倾斜状态，和其他批次相比存在一两个单位的系统差异。”
此时，会场突然安静下来。
不少研究生甚至是教授都有些暗自咋舌起来。
真的假的。
真的很容易看出来吗？？？
虽然，这个中位数区间在学术研究里，并不算很精准。
但关键是，这不是机器自动计算的。
而是在组会的现场，这么点时间估算的。
这特么也太夸张了。
就当中后排都在惊异于林晓的计算能力时。
前排的院士和资深教授则已经注意到背后存在的深层次问题了。
而此时，林晓也适时解释道。
“这有点像是数据中混入了更多低质量信号，导致分布的离散程度显著增大，从而影响了最终的结果。”
“这个偏移，可能是因为样本在提取环节的某个操作步骤没有被完全控制住。”
说到这里，他停顿了一下：“所以我想确认一下，这批样本在提取时是否出现了异常情况，或者是否有某一批的处理时间偏离了标准窗口？”
到了这个时候。