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转学生物信息，如何？ 已有1人参与
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请教个问题，以前做分子生物学，取得了博士学位，现在已经30多岁，也用分子生物学的知识，申请得到了国基，但现在想转方向，学习生物信息学，原因呢，1.不喜欢做实验；2.现在单位条件差，做实验很难取得好结果。所以想，改成生物信息学，就不用在意学校的硬件条件了，不知道这样的想法，是否合理？ 此外，应该从何处开始？难度有多大？我自己想从统计学和VB开始，如何？ |
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 科研思考 |
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2楼2009-02-11 08:07:10
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司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
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几年没有上来了，今天上来就回了你的帖子啊：） 我是做生物信息的，做了也有五六年了，也算有些经验。 看你的情况，想半路出家转生物信息，其实在生物领域换任何方向难度都差不多，只要努力总能克服。 生物信息领域很广泛，简简单单的“搞模拟，搞数据库。。。泡在电脑面前搞代码和测试”已经发不了好的paper了（NAR数据库类的除外，尽管只是IF高一些，含金量并不高），所以最好是结合你自己的背景，根据实际需求来选择方向。 统计在生物信息学领域有很多应用，但是学了统计并非就是进入了bioinformatics。生物信息学就是bio + informatics，所有in silico的工作都可以归进去。所以要学会编程，学会处理大规模数据，学会从整体（基因组）的角度来思考问题。 VB虽然学起来容易，但在bioinformtics中应用不大，建议可以学perl, python, java。以上语言学通一门就可以应付所有常见编程工作了。 总之一句话，想尽快入门，不是看基本入门书（老是看书，永远也入不了门），而是根据实际工作需求，有目的的用信息手段去做。 [ Last edited by phyco on 2009-2-11 at 10:30 ] |
3楼2009-02-11 10:28:37
4楼2009-02-12 22:25:29
★ ★
司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
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（我现在才大3）不过专业就是生物信息技术，感觉生信作为辅助很好，学生技什么的兼修生信的话，对自己帮助很大 而把生信当作主要方向的话就有很多问题……感觉工作就是一个问题```然后生信发小文章容易，真的要写一个很好很好的程序却很难，程序的难点应该是在算法上面，（当然，我承认我数学差。。虽然计算机学的还不错，但是要真的搞算法还是有点痛苦）我还是比较倾向于：算法就是数学…… 学校的情况来看，生信因为是新专业，老师也很少，研究生也很稀有……本专业的同学也不怎么准备继续学生信~也许是我们没有恒心没有毅力，但是生信一路走下去真的不容易…… 如果要说从哪开始，我推荐数学要有统计学，编程的话不忙学可视化编程直接学c/c++/java之类的（自己用的话，能写命令行的就够，要学语言的话，可能C++ Primer/Thinking in Java这一类的书比VB VC之类的更适合！），然后是算法，建议要学，《算法导论》很high，但是也很难啃完。。可以找一本高中信息奥赛的书（但是可能语言都是pascal的，如果看不懂pascal就痛苦了），高中的信息奥赛书基本上就是算法入门了~能深入一些计算机方面更好~~ （所以总结一下，难度：很大。。） 嗯。。大概就是这样~ 继续重申我才大3：） 所以仅供参考了~呵呵 |
5楼2009-02-12 23:37:59
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司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
司马诸葛(金币+2,VIP+0):谢谢交流 8-31 14:28
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实验最好不要放，但可以把重心放在生物信息上。说实话现代生物学的发展已经完全离不开生物信息学的手段，一些生物信息的思维已经融合成生物学的一部分，离开它现代生物学无法进行。 精简，精致实验，进行生物信息挖掘或者建模分析加实验验证。现在物理学家出身的生物学家做的Quatative system biology(定量系统生物学，有时又叫做系统生物学)，就主要做这方面的工作，他们注重数据整合分析挖掘，思维和思路是整体性的动态性的。 有人说生物信息在某一个角度上说是数据挖掘。当然还有更专业的，算法优化和研究新的算法。我想对于一个生物学出身的人来说，数据挖掘更适合一些也更好写。算法的应用实际上永远离不开生物学本身这个问题，不能脱离。它们是协作并进的，生物信息不可能超前吧。 一家之言，仅供参考。我在做病毒学研究，生物信息了解些，十分重视和对生物信息学方法挖掘实验数据或已有基因信息。 |
6楼2009-02-13 10:06:57
dragonkiss
铁杆木虫 (职业作家)
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7楼2011-01-12 16:16:52
