生物信息怎麼做

Ⅰ 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。

Ⅱ 如何做好高考生物信息題

理科生之所以覺得學生物有障礙就是因為這是一門相對數理化較偏文的課程，介於我的生物還不錯希望給你的幾點建議能用得上哈
多讀題，對於生物的一連串文字較多的概念一定要理解透徹，光記不行，畢竟是理科的題光記住不會變通是沒有用的，還有就是一定要抓重點。說道抓重點我覺得還是要你對知識鏈對概念很熟悉才行，這樣你就可以看到題目就知道他想考你的是什麼了。
概念理論和知識體系是基礎是地基，打好了地基才能建高樓是一個道理，有了基礎知識做鋪墊 無論題怎樣變你都能應對自如了！
但願對你有用哈，祝高考順利

Ⅲ 如何做生物信息，學發 SCI 文章

就有人問，生信的文章能發到多少分？如果你是像華科薛宇教授一樣的大牛，弄一套演算法，編一個生信分析工具，十幾分妥妥的，引用量杠杠的。但是，那是大牛，一般來說，按「常規套路」出牌的這種生信分析文章分值在 0-2 分之間。但也有些不做實驗的生信分析文章能發到個 4-5 分，那麼生信分析的文章怎麼樣能達到一個比較高的層次呢？
這里，我們給大家分享兩篇文章來說一說一些進階的文章思路，一篇是發表在我們的老朋友「Oncotarget」上的，另一篇是發表在「Journal of Proteome Research」（IF = 4.1）上的。
先看 Oncotarget 這篇「Genomic expression differences between cutaneous cells from red hair color indivials and black hair color indivials based on bioinformatic analysis」，文章是做的黑色素瘤的兩種不同表型的個體的差異基因的生信分析。
Abstract 里說到 MC1R 這個基因的突變會導致高患癌率的 RHC 表型兩種不同的表型，其中 RHC 表型會增加皮膚癌的發生率，那麼 MC1R 的突變究竟影響了哪些基因？文章通過 PPI 網路分析，分別對比分析兩個不同表型（RHC 和 BHC）的正常皮膚細胞和癌細胞中的差異基因。結果表明，在癌細胞的對比中沒有差異，而在正常皮膚細胞中篩選出 23 個 hub 基因，並且其中 8 個基因異常表達，這一結果提示這 8 個基因的異常表達可能是 RHC 表型患癌風險提高的重要原因。

這篇文章利用了 3 個數據包進行綜合分析，從而得到了一個 novel 的結論，文章利用 GSE44805 中的差異基因構建 PPI 網路篩選 hub 基因，再利用別的數據包中的測序結果驗證這些基因確實存在異常表達，多方驗證說明自己生信分析結果是可靠的。雖然作者一點實驗也沒有做，但是從數據量還有可靠性上來說，可能比自己辛辛苦苦地做小樣本量測序還要靠譜。

文章中的分析方法（差異基因以及 PPI 分析）都是我們非常熟悉的。篩選出差異基因，將上調和下調的基因分別構建 PPI 網路，得到文中的 4 張圖（不管怎麼說，這圖的顏值比上一期套路中分析的文章要高得多）。

這張圖的構建方法這里不再贅述
小結
這篇文章的方法完全是可以借鑒和復制的，難點在於找到足夠多的具有相似性和可比性的數據結果，以及找到一個合適的切入點得到一個相對 novel 的結論。
下面看 Journal of Proteome Research 上的這篇文章「Weighted Protein Interaction Network Analysis of Frontotemporal Dementia」。
一看這流程圖就覺得這文章是生信專業的人做的文章。（本宮上學的時候，就覺得我們生命學院的學生都是碼農，生物信息專業、生物醫療工程、生物科學這些專業的人天天都在編代碼，完全感受不出生物專業的氣息。）

這文章講得啥咧，就是先選出 13 個種子基因，然後根據 PPI 資料庫中蛋白質互作關系構建這 13 個種子基因的第一層網路結構。

再以第一層網路為種子構建第二層網路結構（然後電腦就死機了）。

然後分析第二層網路的拓撲學結構，從中篩選出 hub 基因（圖中綠點表示最初的 13 個種子基因，藍點表示第一層的基因）。在構建過程中，隨著基因數量的不斷增加，最先選出的 13 個種子基因未必就是後來的 hub 基因。文中還設置了對照組，並詳細講述了這 13 個種子基因的篩選方法。因為整個分析過程都是建立在生信分析的基礎上，屬於完全架空的，所以整個研究過程十分講究邏輯上的嚴謹性。
小結
之所向大家介紹這篇文章，是覺得這種思路在生信分析的文章中可以借鑒，種子基因的選擇可以通過臨床上疾病中基因突變的概率來進行篩選，然後構建兩層 PPI 網路，進行 GO，KEGG 分析，從而預測新的未知的疾病相關基因，如果後續能從別的數據包中得到表達量的驗證或者是自己在臨床樣本中進行驗證，那麼整個文章的內容將會更加豐富。
局限性：PPI 資料庫中其實很多蛋白質互作結果是沒有意義的，因為在實際生物體中很多蛋白質互作情況是不可能發生的，只有在實驗人為干預情況下才會發生。

Ⅳ 如何系統的學習生物信息學

生物信息學，是一門綜合學科。涉及到數學，生物學和計算機的內容。但在我看來，計算機的基礎需要，但要求不是很高，關鍵是要有很好的生物學知識，包括遺傳學的、生物化學的、發育生物學的、分子生物學的、植物生理學的知識等等，也就說需要達到這樣的一個要求：在進行數據分析時，能對各種分析結果進行生物學的評價，並給出最優的分析策略。同時也應該有純熟的數理基礎，包括統計學的、拓撲學的，這樣才能把待分析的問題轉換成可計算的模型，最後能給出實現的程序。
從個人來說，因為生物信息學是一個非常大的領域，所以，關鍵是要確定自己的研究方向。比如，以關聯分析為方向的生物信息學，那麼就要掌握好各種關聯分析的統計分析方法，有很強的數據管理能力，足夠好的序列分析能力（這是進行variation查找和分析的基礎）。
回到6年以前，如果決定在生物信息學上發展，那麼我也許會做下面這些事情：
首先，從最不重要的計算機這個方面來說：
（1）要掌握好bash等腳本語言，一般的linux問題都能很好的解決
（2）熟練使用apache，mysql等基礎軟體工具，用joomla等CMS配置搭建網站
（3）應該努力精通perl，bioperl，以基於此的各種分析工具，比如gbrowser，cmap等
（4）足夠好的c/c++語言能力，這是實現新演算法的最高效語言。
（5）應該努力精通R語言，這是進行統計分析的基礎工具
（6）如果有機會，學學erlang這樣一些函數式語言吧
其次，從數學基礎來說，我覺得應該：
（1）學好線性代數
（2）學好高等數學，或者數學分析
（3）學好統計學
（4）學好離散數學
（5）學好計算機演算法和數據結構
其次，從生物學來說：
（1）如果沒有進化論的基層，請把進化論學好
（2）學好發育生物學，植物生理學
（3）學好基因組學、遺傳學等
千萬不要認為這些沒有什麼用，當你在數據分析，怎麼判斷結果的合理性，或者對結果進行解釋時候，都離不開這些生物學問題。最後，你對這些問題的理解成度，決定了你的生物信息學水平：只是一個有生物學知識的、會進行計算機操作的技術員，還是一個能給出解決方案的有良好計算機基礎的能把握生物學問題的生物信息學家。
最後，從生物信息學的角度來說：
（1）對NCBI等各大資料庫非常熟悉
（2）對各種生物學信息學的分析方法和策略非常的清楚，至少應該知道有那些工具軟體，以及這些工具軟體的原理和基於的生物學基礎，包括：基因組學分析，表達譜分析，代謝組分析、調控網路分析、數據結果的整合展示等
最後，生物信息學是一個發展很快的學科，但因起涉及的內容比較多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在進行生物信息學學習的過程中，對自己感興趣的方法工具，一定要把文獻上的數據拿來，自己獨立分析一遍，自己去體會分析的過程，從而對這些方法和工具有更深入的理解。

Ⅳ 生物信息分析平台怎麼搭建

國內有很多的系統集成商可以搭建超算平台，但是這些企業普遍不了解HPC在生命科學行業中的應用，如果大家在國外，可以考慮bioteam，為大家搭建生物信息平台，這是一個專業為生命科學行業提供IT服務的公司；如果大家在國內，可以考慮GeneTind（吉因豐科技），他們擁有豐富的生物行業經驗，無論是在雲上還是雲下都會給大家提供一個合適的可擴展的解決方案。

Ⅵ 國內生物信息行業待遇怎麼樣，創業的話有什麼方向可以考慮

引言：生物行業的發展一直都被人看好，而且在學科發展的過程中也衍生出了許多科目。就比如說生物信息，那麼國內生物信息行業待遇怎麼樣呢？創業的話有什麼方向可以考慮的嗎？

Ⅶ 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。

Ⅷ 如何做好生物信息閱讀題

信息閱讀題是近年高考生物試題中出現的熱門題型，也是「生物由科學世界回歸社會生活」理念的具體體現。但從近幾年高考試卷得分情況來看，此類題型得分率仍然不高。「如何更好地解決這類題型」成為大家共同關注的話題。我根據對普通班學生解決此類題型暴露出的一些問題的分析，談一談解決這類題型的方法。
一、信息閱讀題存在的主要問題 信息閱讀題是指通過閱讀、觀察、分析、推理等手段，從題目所提供的信息中，獲取相關解題信息，從而達到解題目的的題型。 解決此類題型時，學生必須通過閱讀、觀察、分析、歸納、探究等手段，才能發現和獲得解題信息、方法等。因此可以綜合考查學生閱讀理解、識圖能力、數據處理、分析推理、書面表達、邏輯思維、探索創新等方面的能力。

而對於這類題型，學生往往感覺無從下手。原因有兩個：一是題目所給的條件不是很明顯，而是通過圖像或文字反映出來的，比較隱蔽。二是學生的基本概念建立得還是不夠完整，還沒有迅速找出相關信息和相關知識點的對應關系。信息閱讀題大致可分為圖像信息題和閱讀信息題兩類，下面分別分析並介紹解答這兩種題型的方法。
二、如何解決圖像信息題
1分析圖像信息題存在的錯誤
圖像信息題是指題目以給出的相關圖像為載體提供信息的一類題型，這類題型往往是先通過對圖形進行分析、處理得到相關信息，然後據此解決問題。因此學生面臨的主要問題就是不能獲取圖像中的信息。
例：上圖為胰島素降低血糖濃度的部分作用機理模式圖，請據圖分析回答：
（1）由圖可知，胰島素與__________結合後，一方面促進______________的合成，另一方面使_________增加，促進葡萄糖進入細胞。同時，胰島素還能抑制非糖物質轉化為葡萄糖。
（2）某人因體內含有胰島素受體的抗體而表現出高血糖症，若給其注射胰島素能不能有效調節血糖水平？_______________，原因是_____________________
（3）影響胰島素分泌的主要因素是__________________，其一方面可以直接作用於__________細胞以調節胰島素的分泌。
（4）如果用葯物抑制細胞內ATP的合成，會影響葡萄糖進入細胞的速率。請結合圖示分析其中的原因是_________________
。
參考答案：題（1）胰島素受體；蛋白質、脂肪、糖原；細胞膜上葡萄糖轉運蛋白。題（2）不能；胰島素無法與受體結合。題（3）血糖濃度；胰島B細胞、神經―體液（激素）。題（4）ATP缺失，影響了囊泡上葡萄糖轉運蛋白移向細胞膜的過程。
試題答案分析：對於這道題，學生大都錯在靠經驗做題，沒有仔細挖掘圖像中的相關信息。看到「葡萄糖、受體、ATP」幾個字眼就認為是主動運輸，答案都是圍繞葡萄糖是主動運輸方式展開的，忽略了葡萄糖運輸方式有主動運輸和協助擴散兩種，而實際上本圖並不特指其中任何一種。
錯誤1：「蛋白質、脂肪、糖原」寫成「葡萄糖轉運蛋白」；「細胞膜上葡萄糖轉運蛋白」寫成「ATP」。在題中有個重要信息是一方面促進××的合成，另一方面使××增加，促進葡萄糖進入細胞。葡萄糖進入細胞既然有主動運輸和協助運輸兩種，那麼都能促進葡萄糖進細胞的就剩下載體，所以答案應當圍繞葡萄糖轉運蛋白展開。然後根據圖中信息，能合成的是「蛋白質、脂肪、糖原」，增加的是「細胞膜上葡萄糖轉運蛋白」。
錯誤2：「ATP缺失，影響了囊泡上葡萄糖轉運蛋白移向細胞膜的過程」寫成「葡萄糖的運輸方式是主動運輸，需要載體和ATP」或是「ATP缺失，使酶的磷酸化受抑制，從而影響葡萄糖轉運蛋白的合成」。
2解決此類問題有效方法
解決圖像信息題，一要認真閱讀，弄清圖示的內涵和外延；二要挖掘圖示中的隱含條件，找出解題所需條件；三要運用已有生物學知識進行辨析，以獲得准確答案。
例：下圖示意某生物細胞減數分裂時，兩對聯會的染色體之間出現異常的「十字型結構」現象，圖中字母表示染色體上的基因。據此所作推斷中，錯誤的是（C）
A此種異常源於染色體的結構變異
B該生物產生的異常配子很可能有HAa或hBb型
C該生物基因型為HhAaBb，一定屬於二倍體生物
D此種異常可能會導致生物體育性下降
解題方法分析：
第一步，根據等位基因Hh判斷，左邊的兩條染色體和右邊的兩條染色體各為一對同源染色體。那麼基因A應與等位基因a在一起，而不是基因B，故可判斷此變異為易位。
第二步，減數分裂應當同源染色體分離，非同源染色體自由組合，因此可能形成的配子有HAa、hBb、HAb、haB四種。其中只有後兩種是正常配子，因此生物體育性會下降，故B和D正確。
第三步，回憶二倍體和單倍體的判斷方法：不是根據基因型，而是根據發育起點，所以不能確定該生物就是二倍體。
三、如何解決閱讀信息題
1分析閱讀信息題存在的錯誤
閱讀信息題是指以試題提供的材料為載體，向學生揭示某種規律或特徵。要求學生先觀察閱讀理解信息基本內容，再探索發現基本規律，並運用於解決問題。所以解決這類題型，讀題是關鍵。想要處理這類題目，應提倡「兩遍讀題」：第一遍，快速閱讀，抓關鍵詞；第二遍，放慢速度，縮小范圍。而問題就在於：學生不能准確有效地提煉關鍵詞，從而做不到知識的有效遷移。
例：美國生物技術公司Organovo開發出一款生物列印機，可利用患者自身細胞「列印」靜脈。這為解決器官移植面臨的器官來源不足、排異反應等問題提供了美好的前景，下列有關說法錯誤的是（A）
A異體間的器官排異反應是細胞膜功能特性的體現
B排異反應主要是T細胞進行識別和攻擊的結果 C用細胞「列印」器官涉及到細胞的分裂和分化
D異體組織能夠誘導移植受體合成並分泌抗體
試題答案分析：處理本題，必須抓出關鍵信息――「利用自身細胞『列印』靜脈」「排異反應」機制以及「細胞膜功能特性」。
信息1：「利用自身細胞『列印』靜脈」：即由自身細胞形成器官，那麼一定伴隨細胞分裂和分化，故C正確。
信息2：「排異反應」機制：機體免疫系統識別異己，保護自己的能力。在這里抗原是移植的器官和細胞，因此在這里起主要作用的細胞免疫，由T細胞發揮作用，故B正確。有抗原入侵機體，一定會伴隨體液免疫，最終殺死抗原，故D正確。
信息3：「細胞膜的功能特性」是選擇透過性，而排異反應只是涉及細胞間的識別作用――細胞膜的功能，故A不正確。
2解決此類問題有效方法
解決閱讀信息題分三步走：一是認真讀題、審題，充分挖掘題干中的信息；二是確定本題考查的知識點，在大腦中回想有關知識點；三是分析問題組織答案，從所學的生物學知識中，選擇和使用正確的知識和術語來解決實際問題；回歸課本，用課本語言組織答案。
例：為了驗證胰島素具有降低血糖的作用，以小鼠活動狀況為觀察指標設計實驗。某同學的實驗方案如下： ①將正常小鼠隨機分成A、B兩組，觀察並記錄其活動狀況。 ②A組小鼠注射適量胰島素溶液，B組注射等量生理鹽水。一段時間後，A組小鼠會出現四肢無力，活動減少，甚至昏迷等低血糖症狀，B組小鼠活動狀況無變化。 ③A組小鼠出現低血糖症狀後，分別給A、B兩組小鼠注射等量葡萄糖溶液。一段時間後，A組小鼠低血糖症狀緩解，B組小鼠活動狀況無變化。
該實驗方案可以說明胰島素具有降低血糖的作用。
請回答：
（1）該實驗原理是什麼？
（2）分析小鼠注射胰島素溶液後出現低血糖症狀的原因。
（3）胰島素在血糖平衡調節中的作用是什麼？
參考答案：題（1）胰島素具有降低血糖的作用。體內胰島素含量過高時，引起血糖下降，機體出現活動減少，甚至昏迷等低血糖症狀，此症狀可以通過補充葡萄糖溶液得到緩解。 題（2）注射胰島素溶液後，血糖含量下降，小鼠組織細胞特別是腦組織細胞因血糖供應減少，導致能量供應不足而發生功能障礙，從而引起低血糖症狀。 題（3）胰島素可使組織細胞對血糖的利用增加，同時使血糖來源減少，從而使血糖含量減少。
解題方法分析：
第一步，通過讀題、審題知道此題為實驗題，該實驗是驗證性實驗，目的是驗證「驗證胰島素具有降低血糖的作用」，實驗對象是「小鼠」，觀察指標是「小鼠活動狀況」，給出了某同學的實驗設計方案，設計方案有對照，步驟敘述得很嚴密。A小鼠注射了胰島素後出現了症狀，注射葡萄糖後症狀消失，B組顯然是對照組。讀題時，應邊讀邊在草稿紙上寫，把主要的字詞寫下來，再認真讀要回答的問題。
第二步，通過讀題審題確定該題考查的知識點是胰島素的有關知識，在大腦中回想有關知識點。
第三步，分析問題，回歸課本，用課本語言組織答案。如（1）小題，該實驗原理是什麼？A小鼠注射了胰島素後出現了症狀，這些症狀都是我們學過的低血糖症狀，後又注射葡萄糖，症狀消失。按這個過程把原理寫出來。注意：A小鼠是正常的，本身胰島素正常，注射後體內胰島素含量升高。如果怕出錯，先在草稿紙上寫，確認無誤後再在試卷上寫。
綜上所述，信息閱讀題突出對學生能力和知識的考察。因此在考前復習時，必須強調學生既要注重對知識分析和運用，還要注重基礎知識的復習，從而做到全面提高學生素質，整體提高生物成績。

Ⅸ 如何從零開始掌握生物信息學分析

如何從零開始掌握生物信息學分析
生物信息學在短短十幾年間，已經形成了多個研究方向，以下簡要介紹一些主要的研究重點。 如基因表達譜分析，代謝網路分析；基因晶元設計和蛋白質組學數據分析等，逐漸成為生物信息學中新興的重要研究領域；在學科方面，由生物信息學衍生的學科包括結構基因組學，功能基因組學，比較基因組學，蛋白質學，葯物基因組學，中葯基因組學，腫瘤基因組學，分子流行病學和環境基因組學，成為系統生物學的重要研究方法。從發展不難看出，基因工程已經進入了後基因組時代。我們也有應對與生物信息學密切相關的如機器學習，和數學中可能存在的誤導有一個清楚的認識。