读《网络数据的统计分析：R语言实践》
我与网络(Network)的缘分也就此拉开。在这篇文章中，介绍了网络的基本概念：图、网、边、节点、长度、直径。在今后慢慢的咀嚼中，内化为我最近经常讲的一句话：做数据挖掘，有时候就是在找关系。
有什么工具可以用来刻画元素之间的关系，相关性是一种，当相关性多了，就需要用到我们的网络了。当我们想要刻画的元素数量大于3个时，网络，几乎是必用的工具。
- 细胞之间的相互作用
- 微生物之间的互作
- 基因的调控与表达
如之间我们还写过《Network在单细胞转录组数据分析中的应用》，给出了一个理由：为什么做单细胞数据分析的你，需要学习网络。
真的就像沙漠中远行的骆驼那样，对肚子里的东西不断汲取。在2020年的时候，在另一个不愿再提及的平台上，我又拿出18岁时候的激情，徒手敲下整本书的代码。
后来的故事，我想大家基本上已经熟悉，在描述细胞间通讯的工具CellChat尚未发表时，我们就向大家推广了这个R包。这与之相关的教程中，我们用了在2018年从未想过的网络作图知识。
正所谓太阳底下无新事。任何一种难题，似乎总可以在历史中找到解决方案，任何一种尝试、一次心动、一刻好奇或许会为你未来某个难题提供一种解法。
当我的指尖再次划开这本曾经陪伴，而又久久束之高阁的纸质书。仿佛一把往事的钥匙，打开了那个享受孤独，而又无缘由上进的小伙子。他对一切自己尚未运行的代码好奇，想知道敲完代码按下回车键之后，出现怎样的画面。他想知道细胞之间、微生物之间、基因之间会发生怎样的、可刻画的关系。他觉得自己可以，就算自己不可以，那也可以通过站到前人的肩膀看到那个大于自己的世界。
正所谓：登高而招，臂非加长也，而见者远；顺风而呼，声非加疾也，而闻者彰。假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。
而如今，看到新的知识，是否还能激起为数不多的多巴胺，为之享受一个宁静的夏天？