小时候做数学题，得不到一百分，往往是因为失误而不是因为不会做。

长大了研究分子生物，出现了人为失误，也在所难免。是人就会犯错，怎么降低错误率除了仔细检查之外，额外的机制还需要被采纳来减少误差。光刻机的芯片叠加精确度在1-2纳米，人能否也提升一下自己的精确标准呢？

教授今天对我的一张图不太满意，他认为应该把右侧基因上游和基因下游的位置倒置，这样可以让读者更加直观看出2个曲线的区别。我认为这样做确实突出了区别，但是缺点是太容易误解读者，让他们把真正的上游和下游相对关系弄混淆。

我坚持了自己的观点不到3分钟被教授说服了，重做 - 返工。

在从新做图的过程也是我再次思考了一遍上下游的过程，突然我意识到如果下游的序列（1 to 40bp）变成了上游，那么它不是直接变成 -40 to -1，而是 -1, -2 …..-40，因此需要颠倒一次序列。这时候我才意识到我之前的图片做的是错的。

如果不是返工重做，我不可能会意识到，自己放了一个错误的图在文章。教授也不会发现，如果他没看到我的源代码。如果没有返工，如果没有再次思考，而是把在Adobe里把图片简单翻转，后果不堪设想。

那么如果降低工作中的误差？在管理方或者是甲方不知道对方付出多少心血，也不知道准确度，也没有足够的“带宽”来自己亲自分析验证的时候，唯一能做的就是要求 - 重做！

被要求重做的乙方开始怨声载道，但是他们渐渐的会发现重做的“美”，前提是他们要仔细思考。反复雕刻可能是画蛇添足、缘木求鱼、刻舟求剑，但是也非常可能是发现了重大的错误或是失误，甚至得到相反的结论。试想一下在航空和精密医疗器材领域，这样的误差是被允许的吗？ 这就是为什么管理人员又开不完的会，反复多方验证。确保一个庞大的国家机器、亦或是微小的细胞机器有条不紊的运作，误差必须在可以接受范围内。毕竟，失之毫厘，谬以千里。