許多研究一開始有很清楚的動機，但在實驗設計與分析階段逐漸走散。
我會和你一起把問題重新整理為幾個具體方向，例如：

• 主要問題：哪個基因型更耐熱？哪些條件下差異最明顯？

• 次要問題：反應速度是否不同？某個 pathway 是否提早啟動或延遲關閉？

• 哪些比較有清楚的生物學基礎？哪些組合其實沒有合理的解釋空間？

• 需要哪些資料，才能支撐你想要的結論，而不是停留在「看起來有差」的層次？

這一步可以避免在專題已經進行到一半時，才發現：

• 「原來變因混在一起了」

• 「原來時間點的設計無法回答速度差異」

• 「原來樣本數撐不起這麼多比較」

樣本數多不一定代表設計好。
更重要的是：每一個處理、每一個時間點、每一個基因型，在整體架構裡扮演什麼角色。

我會協助你：

• 選擇適當的生物重複數（biological replicates）

• 規劃合理的時間點（避免太密、太疏，或彼此關係不清）

• 盡量降低混雜因子（例如：批次、栽培環境、操作人員）

• 避免把不同來源的變異疊在一起（例如批次與處理綁死、基因型與棚室條件綁死）

常見的陷阱包括：

• 時間點切得過細，每個時間點的訊號都很薄，難以看出穩定趨勢

• 處理與批次完全重疊，後續分析無法分辨真正的處理效果

• 想比較的條件，從一開始就沒有被清楚地分開

簡單說，好設計讓資料自然說話，壞設計需要用很多力氣解釋例外。

你不需要自己去比較各種工具的細節。
我的角色是先理解你的生物學問題，再反向選擇適合的分析路線。

我們會一起決定：

• 你的資料適合哪一種分析方向？是著重整體 pattern，還是特定候選基因？

• 時間序列應該看幾個關鍵時間點？間隔多久？要強調發育階段，還是反應曲線？

• 在什麼情況下，做共表現網路分析（WGCNA 等）是有意義的？在什麼條件下，強行做網路反而會誤導？

• 是否需要整合基因體資訊，例如啟動子變異、轉座子插入、結構變異？

• 當資料變異看起來很大時，有哪些相對穩健、較不易被 outlier 帶偏的做法？

這些選擇會決定你之後看到的是一堆零散的結果，還是一條清楚的分析主線。

許多實驗室已經累積大量資料，大家往往能把每一種資料各自做出 DEG、GO enrichment、pathway 分析，但要把這些結果整合成「同一個故事」，常常需要更大的視角與較長的時間。

我能協助的，是把這些不同層次的結果，放回同一個生物學框架裡思考，包含：

• 找出在多個層級都出現的關鍵基因或 pathway

• 分辨哪些變化是一致且有累積效果，哪些只出現在單一平台

• 釐清各種訊號之間的支撐與矛盾

• 將這些訊號整理成一個可以驗證、可以寫進 paper 的故事架構

整合與判讀，是 multi-omics 最有價值的一環。
這往往也是團隊裡最花時間的工作，我可以在這個過程中協助你，更快找到真正重要的線索。

很多分析看起來非常豐富：一長串差異基因、一整面 pathway enrichment、一堆 module 名稱。但如果背後設計沒有處理好，這些結果有時反映的其實是：

• 基因型與處理條件糊在一起

• 樣本批次差異被誤認為生物效應

在前期規劃階段，我會盡可能先把這類風險挑出來，讓最後的結果具有幾個特徵：

• 來源清楚、變因可控

• 需要時可以重做或擴充，重複性有基礎

• 在 seminar 與審稿過程中，可以邏輯清楚地回答質疑

• 能為後續的驗證實驗提供具體方向，而不是只給一份很長的基因清單

舉一個具體的例子：假設你關心的是「哪個基因型在熱逆境下表現更好」，而且手上已經有 RNA-seq 和部分基因體資訊。

一條可能的路線會是：

• 先找出與關鍵表型（例如 Fv/Fm、葉溫、存活率）相關的一群基因

• 在這些基因中，找出可能扮演調控角色的轉錄因子或訊號元件

• 檢查這些基因附近是否有啟動子變異或轉座子插入等基因體差異

• 在共表現網路中，找出位置特別關鍵的樞紐基因

• 將上述結果整理為一個具體的機制假說，並思考後續可以怎麼設計驗證實驗

這種「從表型一路走到機制」的路線，通常不在測序中心的服務範圍內，但對一篇論文或一個計畫案而言，往往是最重要的部分。

長期在植物科學與資料分析之間工作，讓我在討論設計時會同時考慮：

• 這個設計是否對準你真正關心的生物學問題？

• 這樣的比較方式，將來能不能說服審稿人與領域內的同儕？

• 這個處理組合、梯度設定、重複數安排，是否足以支撐你希望做出的結論？

• 有沒有潛在變因現在看起來不明顯，但在分析階段會造成困擾？

• 你想看的重點是單一基因、pathway，還是整體調控網路與系統層級的變化？

這些問題會在實驗開始前，先和你一起釐清。

統計與生物資訊的術語往往讓人卻步，但背後都有很自然的直覺。

在討論過程中，我會用你熟悉的植物與生理概念來說明，例如：

• 為什麼時間點不需要密集到每一小時？哪些時間點有生物學上的「階段意義」？

• 什麼情況下，把時間視為「發育階段」比當作一條連續刻度更貼近你的問題？

• 樣本數增加到某個程度之後，應該先思考要不要新增條件，而不是一直堆積同一組的重複？

這些討論會盡量避開不必要的公式，重點放在「怎麼讓資料更有說服力」。

實際做植物實驗與田間／溫室工作的人，都知道一些現實限制：

• 某些處理非常耗工，不能隨意多加三組

• 某些表型的測量週期、儀器使用時間、季節與日照，都會影響設計空間

• 有些理論上完美的設計，在實際操作上並不合理

在討論設計與分析時，我會把這些因素一起考慮進來，目標是找到一個在「生物學上合理、操作上可行、分析上站得住腳」的折衷點。