x***u
发帖数: 297 | 1 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
-45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
会改进一下，加以包装。通常会滞后。
以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
绝对开眼）, 现在更好更新的算法已经整合到很多有良好图像界面的软件里了。现在
的生物信息学软件还处于初期阶段，新技术，新算法还在不断出现，字符界面还会保留
相当长的时间。倒不是因为装B的缘故。 |
M***7
发帖数: 2420 | 2 没错，我上学的时候写过一些带GUI的bioinformatics的软件（虽然不是开源的）。
GUI里头要添加的东西很多，还有很多白痴function是foolproof的。
就算我花了很多时间添加这些GUI相关功能，还是有一些用户天天跟我说要加这个那个。
关键就是biologist的想法太diverse了，没法制定统一标准。导致太多的customerized
coding.
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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m*********r
发帖数: 2456 | 3 其实关键还是生物学学科的宽广导致的，可以说每个具体的问题都有自己特定的侧重点
，比如说遗传，进化这两个方向，所以每个实验室也会有不同的需求，甚至是每个课题
，每个文章都要用到不同的信息学手段来解决问题，这不是傻瓜软件能对付的。
可以说现在生物信息学是严重短缺的一个方向，当然指得是能够运用正确的方法解决实
际生物学问题的研究人员，实在是凤毛麟角。
个。
customerized
【在 M***7 的大作中提到】
: 没错，我上学的时候写过一些带GUI的bioinformatics的软件（虽然不是开源的）。
: GUI里头要添加的东西很多，还有很多白痴function是foolproof的。
: 就算我花了很多时间添加这些GUI相关功能，还是有一些用户天天跟我说要加这个那个。
: 关键就是biologist的想法太diverse了，没法制定统一标准。导致太多的customerized
: coding.
:
: 40
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s******s
发帖数: 13035 | 4 我觉得趋势就是像galaxy这样，搞一个整合的web界面，
选选参数，pipeline啥的，直接调用后台的open source软件run
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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M***7
发帖数: 2420 | 5 这个模式对于大数据可能不太适合。现在很多公司/实验室在往AWS之类的云计算转移。
【在 s******s 的大作中提到】
: 我觉得趋势就是像galaxy这样，搞一个整合的web界面，
: 选选参数，pipeline啥的，直接调用后台的open source软件run
:
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m*********r
发帖数: 2456 | 6 而且galaxy也是相当初级的分析。
【在 M***7 的大作中提到】
: 这个模式对于大数据可能不太适合。现在很多公司/实验室在往AWS之类的云计算转移。
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t****a
发帖数: 1212 | 7 galaxy是好东西。它的定位在于整合相对较为成熟可以重用的分析模块，一个分析模块
做到成熟需要时间的积淀。
quick & dirty的活还是应该命令行script，整条pipeline如果较为简单的话直接用
linux pipe一下就完了，复杂的话应该用gnu make或者ant之类来定义。
【在 s******s 的大作中提到】
: 我觉得趋势就是像galaxy这样，搞一个整合的web界面，
: 选选参数，pipeline啥的，直接调用后台的open source软件run
:
: 40
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a*l
发帖数: 2685 | 8 要是老整gui那就别干活了
命令行多快啊，还能非常清楚具体流程算法什么的，改改也方便
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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s******y
发帖数: 28562 | 9 说得很对。
生物信息学的软件之所以还是字符界面，主要就是因为目前这个学科还不是很成熟，还
处于研发阶段。所以那些软件都是给相关的生物信息学研究人员而不是普通生物研究者
用的。
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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t****a
发帖数: 1212 | 10 有道理，但是，不完全是这样。之所以设计成字符界面不仅是为了节省程序员的时间，
也不是因为软件成熟与否。
生物的计算分析需求非常多样。这就要求软件具有足够的灵活性来面对各种层出不穷的
需求。
GUI界面的软件通常只能处理设计时候就已经考虑到的任务，不够灵活，也不能自动化
，举个例子，如果GUI设计为分析单个sequencing data，那么如果要分析100个，就得
人在旁边处理100次。一个GUI程序也不能和另一个GUI程序联用，因为GUI expect
human input。
而基于命令行的模块则很容易将各种功能组合使用实现新的目的，也很容易自动化扩展
。只需要写一些简单的脚本，甚至无需脚本，直接将模块pipe起来就行。
【在 s******y 的大作中提到】
: 说得很对。
: 生物信息学的软件之所以还是字符界面，主要就是因为目前这个学科还不是很成熟，还
: 处于研发阶段。所以那些软件都是给相关的生物信息学研究人员而不是普通生物研究者
: 用的。
:
: 40
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s******y
发帖数: 28562 | 11 我上面说的“研发”有点含糊，可能让你误解了吧。其实我的原意和你说的大致是差不
多的。我指的研发不纯粹是说程序编码本身的研发，而是用什么算法，要用什么样品，
以及到底要算什么这些问题。在我的理解中，这些都还处于研发过程。正如你所说的，
因为这些问题可能需要改来改去，如果搞成图形界面的话会增加改动的工作量，很不合
算。
另外，如果把生物信息学看成一个独立学科的话，它里面的软件并不一定需要非常的用
户友好。关键是取决于是什么软件。如果是给普通生物工作者用的，当然应该比较友好
，对于专业人士用的就没有必要了。
【在 t****a 的大作中提到】
: 有道理，但是，不完全是这样。之所以设计成字符界面不仅是为了节省程序员的时间，
: 也不是因为软件成熟与否。
: 生物的计算分析需求非常多样。这就要求软件具有足够的灵活性来面对各种层出不穷的
: 需求。
: GUI界面的软件通常只能处理设计时候就已经考虑到的任务，不够灵活，也不能自动化
: ，举个例子，如果GUI设计为分析单个sequencing data，那么如果要分析100个，就得
: 人在旁边处理100次。一个GUI程序也不能和另一个GUI程序联用，因为GUI expect
: human input。
: 而基于命令行的模块则很容易将各种功能组合使用实现新的目的，也很容易自动化扩展
: 。只需要写一些简单的脚本，甚至无需脚本，直接将模块pipe起来就行。
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l********8
发帖数: 197 | 12 是不是可以类比成，在有windows之前，那种dos的系统也是很不友好的，但是那时候使
用计算机的人很少，而且都是专业人士为主~
有个抱怨，就是生物信息的工具duration都太差了，很多好的工具只剩下论文了，东西
没有人维护然后废了。。。。实在可惜啊。。。。 |
x********e
发帖数: 35261 | 13 你只能说友好的windows界面是给非专业人士娱乐用的
专业人士需要了解算法、后台架构，用图形界面一点都不方便
【在 l********8 的大作中提到】
: 是不是可以类比成，在有windows之前，那种dos的系统也是很不友好的，但是那时候使
: 用计算机的人很少，而且都是专业人士为主~
: 有个抱怨，就是生物信息的工具duration都太差了，很多好的工具只剩下论文了，东西
: 没有人维护然后废了。。。。实在可惜啊。。。。
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w********i
发帖数: 389 | 14 这位JJ说得对，做生物信息学的人都是用的command line。用图形界面的都是外行。
【在 x********e 的大作中提到】
: 你只能说友好的windows界面是给非专业人士娱乐用的
: 专业人士需要了解算法、后台架构，用图形界面一点都不方便
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a******s
发帖数: 267 | 15 我的办法是先开发命令行pipeline，成熟之后加一个web前端，还比较成功。有一个
online tool三年内已经被引用了400次，每天300-400 job submissions. |
m*********r
发帖数: 2456 | 16 那实验室得腾出一定的资源来应付这些服务，赞一个！
【在 a******s 的大作中提到】
: 我的办法是先开发命令行pipeline，成熟之后加一个web前端，还比较成功。有一个
: online tool三年内已经被引用了400次，每天300-400 job submissions.
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a******s
发帖数: 267 | 17 没错，后台有800个core CPU的Linux集群在支持这个Pipeline。有时不得不和其它的分
析任务进行平衡。
【在 m*********r 的大作中提到】
: 那实验室得腾出一定的资源来应付这些服务，赞一个！
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T*U
发帖数: 22634 | 18 应该走MATLAB路线，只提供算法和接口，剩下的自己编程建模。
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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k*****1
发帖数: 454 | 19 其实我正要提MATLAB这个例子。
MATLAB的GUI是我见过所有的软件里面做的最完美的，但是原因也很简单，MATLAB是商
业软件，而且价格非常昂贵。如果你把所有的package都买下来的，估计得好几万美金。
所以GUI是不是做的好，更多的是一个business 的问题。
【在 T*U 的大作中提到】
: 应该走MATLAB路线，只提供算法和接口，剩下的自己编程建模。
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: 40
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K****n
发帖数: 5970 | 20 雇个高中生写gui，发paper給一个第八作者不就完了
高中生都爱写ui |
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c**********e
发帖数: 70 | 21 生物信息 与 生物 不是对立、并列的关系，把数理、计算的思路引入生物，更好的来
分析生物学数据，总结出生物规律，可以说这部分人从事的是生物信息的工作，身边很
多人都是做实验出身，后来慢慢学习一些编程、分析数据的方法，再往后，因为实验员
、学会的进入，他们就不去亲自做实验，只负责分析试验产生的数据，讲故事，我们很
难去界定这部分人是生物人，还是生物信息人。不可否认的是生物里面有只会做实验，
不会分析的（或者说只会很低级的分析，只会照搬现成的方法），计算里面也有不懂数
据背后生物的，这两者人我都碰到过，其实这两种极端才是以后越来越少的。
所以说，生物信息和生物是和谐的一家才对。至于里面说到的以后有了成熟的软件，就
不需要生物信息学者的说法，太幼稚了，分析方法（或者说信息挖掘的手段）与实验方
法（或者说操作方法）都是一样的，都是需要不断的与时俱进。
关于命令行的问题，1）多数软件，图形化性价比低，图形化了用户也不会增多；2）少
数是为了程序的灵活性；3）生物信息多数还是为本实验室服务的，个性程度太高，图
形化了也没人给钱，我们这些postdoc\phd\pi没动力 |
r******0
发帖数: 357 | 22
狂赞！
【在 w********i 的大作中提到】
: 这位JJ说得对，做生物信息学的人都是用的command line。用图形界面的都是外行。
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o******n
发帖数: 511 | 23 command line is fine. It is more flexible than graphic interface |
y****t
发帖数: 577 | 24 非常同意，除了专门做visualization的软件，大部分GUI除了被人骂以外，没啥好处。
现在的分析软件基本也就是给专业人士用的，门外汉很难玩得转的。
40
【在 x***u 的大作中提到】
: 我以前在一家生物方面的软件公司做过几年，现在也自己用open source的软件。做过
: 分子的，可能都用过，而且骂过这家公司的软件。
: 现在最热闹的帖子太长，我就单开一贴。
: 在通常情况下，程序员写核心算法大概花10-15%的时间，辅助功能和图像界面大概花40
: -45%的时间，余下的时间用在纠错（包括真正的bug，和改进图像界面），图像界面占
: 纠错的大部分时间。发布之后，通常会被人诟病。
: open source的软件往往是从实验室出来的。他们没有时间也没有精力去加图像界面。
: 有图形界面的往往是商业软件（$$)。商业软件往往借用open source发布的算法，有时
: 会改进一下，加以包装。通常会滞后。
: 以前做过序列对比的可能还用过GCG（觉得现在的字符界面软件难用的可以试试这个，
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n*****n
发帖数: 5277 | 25 我怎么感觉matlab的gui很烂,很多功能只能用matlab 函数实现
金。
【在 k*****1 的大作中提到】
: 其实我正要提MATLAB这个例子。
: MATLAB的GUI是我见过所有的软件里面做的最完美的，但是原因也很简单，MATLAB是商
: 业软件，而且价格非常昂贵。如果你把所有的package都买下来的，估计得好几万美金。
: 所以GUI是不是做的好，更多的是一个business 的问题。
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n******7
发帖数: 12463 | 26 你小孩是国际红十字会的啊
个。
customerized
【在 M***7 的大作中提到】
: 没错，我上学的时候写过一些带GUI的bioinformatics的软件（虽然不是开源的）。
: GUI里头要添加的东西很多，还有很多白痴function是foolproof的。
: 就算我花了很多时间添加这些GUI相关功能，还是有一些用户天天跟我说要加这个那个。
: 关键就是biologist的想法太diverse了，没法制定统一标准。导致太多的customerized
: coding.
:
: 40
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n******7
发帖数: 12463 | 27 我感觉这是MATLAB对于OCTAVE的优势之一
不过你跑题了，这是在谈具体应用软件，而不是给程序员用的IDE
很多软件的使用对象不会编程，所以有人喷用字符界面是不是为了zb
金。
【在 k*****1 的大作中提到】
: 其实我正要提MATLAB这个例子。
: MATLAB的GUI是我见过所有的软件里面做的最完美的，但是原因也很简单，MATLAB是商
: 业软件，而且价格非常昂贵。如果你把所有的package都买下来的，估计得好几万美金。
: 所以GUI是不是做的好，更多的是一个business 的问题。
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