純生物怎麼轉生物信息學

1. 美國生物碩士怎麼申請

同學你好，美國的生物相關專業碩士項目具體專業包括Biotechnology、Biosciences、Bioengineering、Biomedical Engineering、Biostatistics、Bioinformatics等，其中Biomedical Engineering（BME）、Bioinformatics是更加綜合的學科，更注重數理及計算機背景，Biostatistics更加看重數理統計背景。
不知道題主是什麼背景，如果是純生物/生物技術背景，則可以申請Biotech/Bioscience，如果是工科背景，可以對口地申請Bioengineering，如果想轉專業至生物統計/生物信息學，則需要多多補充數理課程、掌握編程語言及統計軟體的使用。

2. 我本科是生物工程，想考生物信息學的研究生，難度大嗎

生物信息學是交叉學科,更偏向於生物.
本科是生物工程，考生物信息學的研究生,應該沒問題的,應該說很有優勢.

生物信息學專業培養目標：本專業培養德智體美全面發展，具備生物信息學的基本理論、基本知識和基本技能，並能在高校或科研機構和政府機構及相關行業的企業、事業部門等從事生物信息和生物信息軟體、產品的研究與教學、生產與開發、經營與管理等方面工作的復合型科技人才，以及為相關專業輸送高水平的研究生。
專業特色：生物信息學是分子生物學和計算機科學相互交叉形成的新興前沿學科。本專業是根據21世紀最具市場活力的新興生物信息產業市場需求而設置的新專業。培養具有計算機技術背景，通曉分子生物學知識，熟練運用生物信息處理軟體的生物學——計算機兩棲復合應用型高級專業技術人才。所培養的學生在分子遺傳與基因工程、生物信息處理與應用、計算機應用等領域具有顯著的優勢和特色。
就業前景：本專業是二十一世紀最具發展前景的專業之一，學生畢業後可在高校和科研院所從事生物信息相關的研究和教育工作，各級人民政府及其下屬單位從事生物信息和基因產品的行政管理工作，能在相關行業的企事業部門從事與生物信息有關的應用研究、軟體開發、生產管理、技術推廣等工作。
主要課程：生物學、分子生物學、生物信息學、生物信息資料庫原理與應用、生物信息軟體及應用、信息科學原理、計算機應用基礎、計算機高級語言、信息組織學、信息系統分析與設計、人工智慧與專家系統、計算機網路等。
另外要會編程，學幾個語言，C++或JAVA，再學個Perl，還最好會Linux

生物專業的課，要學好細胞，遺傳，分子生物學.
考研的話，大多考生化、分子、細胞或離散中的兩門

3. 如何學習生物信息學

生物信息學專業好嗎
還不錯，但是不好就業
生物信息學（Bioinformatics）是在生命科學的研究中，以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一，同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學（Genomics）和蛋白質組學（Proteomics）兩方面，具體說就是從核酸和蛋白質序列出發，分析序列中表達的結構功能的生物信息。

4. 如何自學生物信息學

1，從現有的生物信息學工具開始，要熟悉如何利用先用的軟體、網路伺服器、資料庫等等，為生物研究服務，不要做重復工作，能用現成的就不自己開發。

2，熟悉命令行的操作系統，DOS，Linux，可以編寫簡單的shell；進而能安裝命令行級的程序，跑一些常規的流程。要學習如何尋找和安裝軟體，這是最重要也是最基本的技能。其實很多問題，如果找到合適的軟體包，都是迎刃而解的。

3，熟悉一種簡單的腳本語言，個人推薦用python，具體原因可以見我的帖子。在沒有現成工具時，或需要數據格式轉換時，小的腳本是非常有用的。一般的應用無需自己寫太多的代碼，要相信我們通常遇到的問題，別的高手可能早就遇到了，所以網路上有大量的工具包。至於更多的編程語言，一門精則門門通，R，perl等都是類似的。

4，熟悉簡單的演算法和數據結構的知識，這樣就可以理解很多程序的內在機制，進而知道它們的優點和缺點，對自己寫程序也有幫助。有精力的話，進而學習統計、機器學習等。。

5，在自己的生物領域內擴展，調研，分析，開發。

5. 本科生物專業，要是留學的話能申請什麼專業呢

同學你好，主流留學國家如美國，生物相關專業碩士項目具體專業包括Biotechnology、Biosciences、Bioengineering、Biomedical Engineering、Biostatistics、Bioinformatics等，其中Biomedical Engineering（BME）、Bioinformatics是更加綜合的學科，更注重數理及計算機背景，Biostatistics更加看重數理統計背景。
如果是純生物/生物技術背景，則可以申請Biotech/Bioscience，如果是工科背景，可以對口地申請Bioengineering，如果想轉專業至生物統計/生物信息學，則需要多多補充數理課程、掌握編程語言及統計軟體的使用；另外公共衛生學院下的流行病學其實也可以嘗試，尤其是今年過後，這個專業會更加火爆。

6. 本碩皆為純生物專業，考生物信息學博士學位，是否可行

可以。要准備的話，最好要參考報考單位。
比如 中科院上海生科院 計算生物學夥伴研究所
http://www.picb.ac.cn/picb-dynamic/index.htm

它們的2010博士招生目錄：
http://se.sibs.ac.cn/bszs/2010/zyml.htm

今年 朱新廣老師要招 植物方向的生物信息學博士生，
那麼他要求考 生物統計學和 植物生理學

我相信這兩門課你都學過吧。

跟老師聯系好，找到指定參考書，投入復習個兩三個月，應該沒問題了。至於考上後，我覺得還是要好好把計算機這一塊補上的，呵呵。

7. 生物信息在國內前景究竟如何

實際上生信的壁壘在於計算機水平，一個有cs基礎的人轉行生信的難度，明顯低於一個純生命科學專業轉行生信。故如果轉行cs再回到生信需要的緩沖期很短，而生信再轉行深度學習，需要的緩沖長一些，但是因人而異，因為已經有python和基本的資料庫，相比純生物學優勢很大。如果想要在生信上進一步做科研，目前來看前景（短期）還是很積極的，無論是施一公領銜的結構生物學（更重要的是設備，但也有分析），還是華大領銜的基因組學，以及目前非常火熱的精準醫療都與生信有密切聯系。隨著深度學習的發展，以各類資料庫為基礎的智能診斷也與生信有關。從另一個側面看，生物專業未來的需求應該是多面的，未來做生物學研究（或者說基礎醫學研究），需要計算機、數學等等方面的人才會很多（例如計量生物學）。很多實驗（基本的養細胞，跑膠）可能在未來的效率會大幅提升，純實驗所需人手可能在飽和，照目前美國技術迭代的速度，幾乎所有科技行業每半年都需要進修與學習，相對於生命科學來說，有生信基礎的人會面臨小一些的壓力。（但是只是相對大部分生命科學學生）必須承認金融與cs未來還會是最具吸引力的行業，但是如果可以在生信上做好，那麼掌握醫學統計學；統計學，python和組學知識的人才無須擔心前景，但是讀PhD期間，可能很多人會因為枯燥的濕實驗，大量重復性的工作而失去耐心，故仍舊要考慮自己的情況。

8. 生物信息學

搞科研的話，最近很熱，估計比純生物或者其他理科（物理化學啥的）容易拿到研究經費。

就業沒啥好前景的，只能去科研機構，勉強可以去葯廠，不過競爭不過搞生物統計和葯學的。或者你可以轉行，搞計算機啥的，那還不如一開始不要讀生信。

總結，除非你無比熱愛科學研究，否則不要讀。

9. 要不要轉專業到生物信息學

生物信息學(Bioinformatics)利用應用數學、信息學、統計學和計算機科學的方法研究生物學的問題。生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術（尤其是互聯網技術）的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據，其研究工具是計算機，研究方法包括對生物學數據的搜索（收集和篩選）、處理（編輯、整理、管理和顯示）及利用（計算、模擬）。
主要的研究方向有：序列比對、基因識別、基因重組、蛋白質結構預測、基因表達、蛋白質反應的預測，以及建立進化模型。

10. 【基因敲除】方向博士畢業以後轉行【生物信息學】或【數據通信】的可行性如何

我來根據我的個人經驗回答一下這個問題，希望能夠幫助到大家

個人經驗

最後一點就是要是想真的潛心研究科研，要切記不要過於在乎金錢方面的事，房子車子都不在你的關心領域內。這世上有少數科研人員是真正的天才，興趣廣，且在各個興趣領域均有深入研究。對絕大部分人來說，在多個領域淺嘗輒止，不如在一個領域做到專家。因為對於自己缺失的知識/技能，總可以通過找合作來彌補，而淺嘗輒止，則意味著你很容易被代替，對於別人來說沒有合作的價值。記得李開復老師講過（如果記憶偏差請指出），他開始讀博士時，導師對他說，畢業時候，你要達到的目標就是，在你的這個領域，沒有人比你更懂，你就是專家。不知題主是否反思過自己呢？