在生物信息学这个领域，顶级的工作要么是数据库，要么是软件，我指的顶级，不是说杂志影响因子的高低，而是指引用。比如，可以粗略划分，>1万次的算是顶级软件，>1千次的算是一流软件，>100次的是二流软件，>10次的算是三流软件，再少了就不入流了。要是几年都没有人引用，这个这个，只能说是纯粹灌水了。
顶级软件不多，比如BLAST, CLUSTALW这种软件，赚个几万次的引用那真是太小意思了，并且，由于这类软件一般实在是太有名，n年前就被写教科书里了，所以很多人其实是不引的。一流软件也不算多，比如MEGA, Weblogo等等。这些软件一般是细一点儿领域里的主流工具，比如weblogo一般是用于序列分析这个小领域的，其他领域用的就不算那么多。
很多年前，师兄就跟我讲，好的软件=好的名声。最典型的例子就是那个在甘肃农大混完跑北京农业大学(现在的中国农大)混了个硕士，回校继续混了两年不爽，又回北京混了个博士。我很震撼的是，这哥们64年的人，读本科要4年，硕士3年，工作2年，博士3年，读了12年的书，拿到博士学位居然也才28岁！考虑到那个年代，能上大学都是牛的不得鸟的人，能这么折腾到博士毕业，真是服了。所以说，早早念书有好处，年轻人火力足，折腾的起。于是刚开始估计是留校当青椒，没啥前途就开始周游世界做博后，并且我很佩服的是，居然能转悠个5年并且没干出什么像样的事情。好吧，这些不是高潮，后来这哥们跑到伦敦大学继续博后，34岁，看起来年龄不算大，是吧？好，反正来英国了，没事就瞎转悠吧，说不定当年砸了牛顿了苹果这回又冒出来拍了这哥们一把，从此开始了一段传奇的人生。这份简历我看了无数次，97-06，连头带尾也就10年，从博后做到英国皇家科学院院士，这不能不说是奇迹。而且，其代表工作就是开发了一个起初被无数大牛包括Nei等人鄙视到死，无论如何不肯将其方法加入MEGA中的ML算法，以及PAML软件。刚查了一下PAML的引用，3千左右吧。
