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随着生物信息学和计算生物学的迅猛发展，许多传统实验研究者对这些新兴领域感到既好奇又陌生。然而，一些勇于尝试的学者已成功从传统实验研究转向生物信息学，为自身职业发展开辟了新方向。《自然》杂志近期关注了这一趋势，通过真实案例展示了转行的可能性与优势。

在生物医学研究中屡遭挫折的年轻学者，或许可以考虑转向生物信息学。尽管他们可能担心缺乏计算机和数学基础，但事实证明，这种转型往往能带来意想不到的收获。干实验为实验室研究者提供了一种全新的职业路径。

Sarah Hird在2005年至2008年攻读硕士期间，对实验室工作深感厌倦。她的研究涉及红尾花栗鼠的分类，分子生物学实验的不确定性让她备受煎熬。她曾花费六周时间试图扩增花栗鼠DNA的重复序列以区分种群遗传差异，却一无所获。在尝试更换试剂、PCR仪和重新制备样品后，实验才意外成功。这种经历在分子生物学研究者中并不罕见。最终，她因厌倦这种令人沮丧的研究而放弃了攻读博士学位。

硕士毕业六个月后，Hird在路易斯安那州立大学担任兼职技术员，并在此发现了新的职业方向。她的实验室PI建议她学习一门编程语言以参与研究项目。尽管从未接触过编程，但通过书籍和在线教程，她迅速入门并沉迷于算法，发现计算机程序比实验室工作更可控。

Hird决定继续科研，但转向干实验——即通过编写软件和开发模型来分析数据。在攻读路易斯安那州立大学进化生物学博士学位期间，她开发了多个程序并完成了博士论文。为加强编程技能，她重修了大学计算机课程并参加了暑期软件开发培训班。如今，她已在加州大学从事博士后研究，专注于细菌基因序列的计算分析。

Hird的成功转型表明，即使没有正规计算机背景，实验研究者也能胜任计算生物学工作。生物信息学和计算生物学的学习资源丰富，包括培训网站、论坛和培训班等。

人们往往不愿改变专业和习惯，但俗话说“人挪活，树挪死”，调整专业可能比想象中容易。例如，一位物理学背景的师姐转行神经生物学后表现出色；发现DNA双螺旋结构的克里克也是从物理学转行生物学。此后，许多物理学家相继转向分子生物学和神经生物学，并取得卓越成就，如著名神经生物学家蒲慕明。

与传统湿实验相比，干实验具有多项优势：无需大量经费投入，灵活性高，可随时启动新项目，且即使成为PI也能亲自参与研究。而传统实验的PI往往转向管理，很少有时间亲自实验。当然，计算生物学也有局限，例如其结果可能被认为不如传统实验真实。但对于希望在多领域灵活开展研究的人来说，干实验无疑是一个理想选择。