一 起因

最近，雖然稍微談了一下ChatGPT的大火，但是并未涉及到大家所關(guān)心的核心問題，即如果未來，如果ChatGPT所代表的生成式達(dá)到了我們?nèi)祟愃芙邮艿木葧r(shí)，我們應(yīng)該怎么辦（這一部分會在后面思考后以另一篇推文的形式展示出來）。

筆者最近使用ChatGPT時(shí)的確被他高效的回答震撼到。我們之前做問題的檢索的時(shí)候，google、Bing和百度所能給的只是問題的相關(guān)解。然后，看似互聯(lián)網(wǎng)給了許多相關(guān)解，但是這些相關(guān)解充斥著無用的信息和廣告，這會導(dǎo)致我們在查找唯一的正確解的時(shí)候浪費(fèi)大量的時(shí)間和精力。另外，有些正確解可能需要對許多相關(guān)解進(jìn)行一定程度的綜合理解才能給出。

而ChatGPT則嘗試將相關(guān)解整合成他所能理解的正確解傳遞給我們。雖然，目前這種正確解有較大的概率出錯(cuò)。但是，如果在近未來的某個(gè)時(shí)刻，這種出錯(cuò)的概率就像很早之前的Imagenet挑戰(zhàn)比賽中，突然低到某一閾值，那么這個(gè)世界該是如何變化。
當(dāng)然，關(guān)注公眾號的大多數(shù)讀者都是生信分析的愛好者，從事人員，更應(yīng)該了解ChatGPT對于我們的影響。下面我就以常見的轉(zhuǎn)錄分析為例，看看如何使用ChatGPT實(shí)現(xiàn)最最基礎(chǔ)的流程。

二 起因

那么對于一個(gè)數(shù)據(jù)的分析而言。我們可以分為以下幾步問問題
2.1?數(shù)據(jù)的質(zhì)控及其評價(jià)

這里的話可以看出，可能問題過于簡單，ChatGPT所給的答案只是簡單的基因表達(dá)量的質(zhì)控（可能更多的算分析吧）

’2.2?轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)常用的分析思路

這種答案網(wǎng)上應(yīng)該一抓一大把，沒有絕對的正確與對錯(cuò)之分
2.3?針對其中的一種我們詢問如何使用代碼進(jìn)行分析

總體還是體現(xiàn)了差異表達(dá)分析的思想，但是p值是怎么算出來

2.4?針對差異表達(dá)基因進(jìn)行富集分析，或者功能分類

額，怎么說呢，看起來像是正確的，有需要的小伙伴可以嘗試嘗試測試一下代碼，看看是否可行（原諒筆者的懶）

2.5?結(jié)果解讀

回答似是而非，看似說了很多，但是又好像沒有說

2.6?文獻(xiàn)收集

這些文獻(xiàn)還是有點(diǎn)老，看來提問的時(shí)候還是應(yīng)該加上時(shí)間限制

2.7?論文寫作

我們選取nature論文中一句話來讓ChatGPT來翻譯（含三個(gè)版本）

哈哈，這里可能需要英語比較好的讀者來品鑒了，對于我而言，看起來還行，可以自己改改就用了。

2.8?論文投稿

不得不說，ChatGPT果然是厲害，推薦的期刊水平都不低

2.9?返修

這個(gè)回答很官方，既讓審稿人高興了，也讓我們的意見得以表達(dá)，點(diǎn)個(gè)贊。
三 慣例小結(jié)

不得不說，ChatGPT對于數(shù)據(jù)分析的入門學(xué)習(xí)者而言，絕對是非常友好的。貼心的問題解答，高效的代碼生成，都為數(shù)據(jù)的上手提供了絕佳的輔助。

但是，如果ChatGPT再發(fā)展發(fā)展，生信工程師們該如何應(yīng)對呢（目前的水平還無法做到取代，只能提高效率）？

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五 每日一圖（源自Stable-diffuse創(chuàng)作）??