干lab的几个层次

dry lab的首要，还是为wet lab提供服务和数据分析及方法
这是生存的根本，没有湿的就没有干的，皮之不存毛将焉附
要是一味以好发文章，卖弄文字技巧，跟风灌水
迟早断了应用也就断了funding

dry lab领头的还必须是从wet lab出来的科学家
大项目其实牵头的都是wet lab，再分包给dry lab

dry lab发文章有两个途径，数据的物理特性 AND 数学知识和实现技巧

数据的物理特性是隐藏在数据背后的特殊属性，例如钢铁厂生产数据，只有相关方面的专家才最了解物理特性；再由dry lab使用数学方法和计算工具定制分析（可以发方法
文章）
所以dry lab工作人员至少应该有所服务的wet lab领域的硕士水平

而dry lab拼的其实就是数学和实现功底，能不能把数学方法综合应用在特殊领域

一流的dry lab可以定制数学方法给特定数据（能创造）
二流的dry lab跟风炒作，什么方法热门就套在自己家数据上试试（只会用）
三流的dry lab下一堆开源数据和开源分析包，照着别人的文章改吧改吧瞎灌水

工程领域不可能跟纯数学系一样占个山头自娱自乐

但是凭借对特殊领域数据物理特性的理解和融会贯通的数学/计算方法运用，有这种跨
学科资源和机遇也是很难得的，门槛也是很高的，没个10年8年入不了门，依附于大的
wet lab守住自己一亩三分地过个温饱还是没问题的