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现在开始学习生物信息会太晚了吗?

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发表于 2016-9-6 16:10:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
这是我在Twitter上面看到某位大牛分享的帖子,来源于https://www.reddit.com/r/bioinformatics/comments/4trpk0/is_it_too_late_to_enter_the_bioinformatics_field/ 有兴趣的朋友可以跟帖翻译一下,然后我们可以讨论里面提到

有人在下面留言问我,我很难回答~
谢谢下面的小伙伴的翻译:

楼主:
现在进入生物信息学领域晚了吗?
先介绍一下我自己吧。我今年25,是一个密尔沃基大学淡水研究院硕士一年级学生。读研之前我还在本学院的毒理实验室做过两年技术员。我有分子生物学技术和丰富的测序平台使用和基因组学经验。我们实验室也算半个人口遗传学实验室,所以我也懂测序和微卫星DNA分析。
今年夏天我在课余时间学习了R语言,还申请了下学期的R语言课程。我觉得我好喜欢学习R语言编程啊。长远来看,生物信息学和生物计算领域的工作前景也不错,我想毕业之后去做这块儿。
我该怎样进入这个领域呢,谁能提供一些建议吗?我想学很多东西,但是大部分工作都门槛太高了,有没有入门级的生物信息学岗位呢?还是说我先去读个生物信息学的博士?
谢谢帮助!

一楼:
Bioinformatics和computationalbiology是非常相关的。很多bioinformatician使用的就是计算生物学方法,甚至computationalbiology更适合他们。根据我的经验,10到20个computationalbiologists中有一个bioinformatician。
computationalbiology使用基本的编程技能,编写脚本或者将别人的脚本组合起来解决特定生物学问题,最终变成杂志上的文章或者某个公司的解决方案。善于这个的人才需求很大,大量的公司雇人来做这种工作。有时候他们被称为bioinformatician,但其实他们只能算得上是懂计算机的生物狗。你的背景看上去很适合转向这方面,但是在你得到这个职位之前不必花太多时间去求职。个人认为,R语言很不适合编程,但是适合数据分析。它适合作为进入编程领域的入门语言。
至于成为Bioinformatician,读博是可以得。bioinformatician写一些有目的的、可重复的、解决一类生物学问题的软件。如DNA比对、 assemeblers、RNA序列分析,或potentially pipelines。
这两条路之间的区别是很微妙的。他们之间技能的侧重点不一样。computationalbiologist需要很深的生物学功底,同时得懂足够的编程。成功的Bioinformatician是一个懂生物的优秀程序员。
成为bioinformatician永远不会太晚,得道之法就是不停地练习编程。
两个领域之间有共同的元素,这两个领域都被学术圈思维方式的人支配。博士学位不是必需的,但是实际环境中好像是这样。
如果我是你,我会硕士退学,然后找个能学想学的东西的实验室去读博士。最好是(在企业界)找个能让你学喜欢的东西的职位,那么就会有老板雇你做你喜欢做的事。
当然这只是我的意见,别人可能不同意。







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发表于 2016-12-27 14:58:28 | 显示全部楼层
就是说会用生信工具和会编程还是不一样滴
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发表于 2017-3-3 13:02:35 | 显示全部楼层
楼主:
现在进入生物信息学领域晚了吗?
先介绍一下我自己吧。我今年25,是一个密尔沃基大学淡水研究院硕士一年级学生。读研之前我还在本学院的毒理实验室做过两年技术员。我有分子生物学技术和丰富的测序平台使用和基因组学经验。我们实验室也算半个人口遗传学实验室,所以我也懂测序和微卫星DNA分析。
今年夏天我在课余时间学习了R语言,还申请了下学期的R语言课程。我觉得我好喜欢学习R语言编程啊。长远来看,生物信息学和生物计算领域的工作前景也不错,我想毕业之后去做这块儿。
我该怎样进入这个领域呢,谁能提供一些建议吗?我想学很多东西,但是大部分工作都门槛太高了,有没有入门级的生物信息学岗位呢?还是说我先去读个生物信息学的博士?
谢谢帮助!
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发表于 2017-3-3 13:03:00 | 显示全部楼层
本帖最后由 hxoxh 于 2017-3-3 13:06 编辑

一楼:
Bioinformatics和computationalbiology是非常相关的。很多bioinformatician使用的就是计算生物学方法,甚至computationalbiology更适合他们。根据我的经验,10到20个computationalbiologists中有一个bioinformatician。
computationalbiology使用基本的编程技能,编写脚本或者将别人的脚本组合起来解决特定生物学问题,最终变成杂志上的文章或者某个公司的解决方案。善于这个的人才需求很大,大量的公司雇人来做这种工作。有时候他们被称为bioinformatician,但其实他们只能算得上是懂计算机的生物狗。你的背景看上去很适合转向这方面,但是在你得到这个职位之前不必花太多时间去求职。个人认为,R语言很不适合编程,但是适合数据分析。它适合作为进入编程领域的入门语言。
至于成为Bioinformatician,读博是可以得。bioinformatician写一些有目的的、可重复的、解决一类生物学问题的软件。如DNA比对、 assemeblers、RNA序列分析,或potentially pipelines。
这两条路之间的区别是很微妙的。他们之间技能的侧重点不一样。computationalbiologist需要很深的生物学功底,同时得懂足够的编程。成功的Bioinformatician是一个懂生物的优秀程序员。
成为bioinformatician永远不会太晚,得道之法就是不停地练习编程。
两个领域之间有共同的元素,这两个领域都被学术圈思维方式的人支配。博士学位不是必需的,但是实际环境中好像是这样。
如果我是你,我会硕士退学,然后找个能学想学的东西的实验室去读博士。最好是(在企业界)找个能让你学喜欢的东西的职位,那么就会有老板雇你做你喜欢做的事。
当然这只是我的意见,别人可能不同意。
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