如何閱讀生物信息學文獻

❶ 生物信息學專業的知識技能

1．掌握普通生物學、生物化學、分子生物學、遺傳學等基本知識和實驗技能；
2．掌握計算機科學與技術基本知識和編程技能(包括計算機應用基礎、Linux基礎及應用、資料庫系統原理、模式識別與預測、生物軟體及資料庫、Perl編程基礎等)，具備較強的數學和統計學素養(高等數學I、II、生物統計學等)；
3．掌握生物信息學、基因組學、計算生物學、蛋白質組學、生物晶元原理與技術的基本理論和方法，初步具備綜合運用分子生物學、計算機科學與技術、數學、統計學等知識和技能，解決生物信息學基本問題的能力；
4．掌握生物信息學資料的查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲得相關信息的基本方法，具有一定的實驗設計、結果分析、撰寫論文、參與學術交流的能力；
5．熟悉國家生物信息產業政策、知識產權及生物安全條例等有關政策和法規；
6．了解生物信息學的理論前沿、應用前景和最新發展動態；
7．具有較好的科學人文素養和較強的英語應用能力，具備較強的自學能力、創新能力和獨立解決問題的能力；
8．具有良好的思想道德素質和文化素養，身心健康；
9．具有較好的科學素質、競爭意識、創新意識和合作精神。

❷ 自學生物信息學真的有效嗎

從工科轉到生物信息學來，講一下自己的經歷。首先得了解生物信息學做什麼。推薦一本入門的書：《探索基因組學、蛋白質組學和生物信息學》，這本書基本上把現在用到的生物信息的基本技術講了一遍。然後是學會如何應用現有的工具。現在有很多已經寫好的工具，只要會看幫助文檔，對於解決手頭的工作是提供了相當大的幫助。學習一門語言python,perl,R,都可以，只要能夠幫自己解決問題就好。因為你是生物學出身，所以能夠理解工具背後的含義。對於像我一樣從工科轉到生物信息方向的，需要好好了解生物學的意義。有助於更好的完成工作。國內的相關論壇確實不多，相應的幫助可以去查看工具和資料庫的文獻。

❸ 打算讀生物信息學博士，怎樣規劃這幾年的博士生涯

歡迎入坑！
根據正常人讀博的經歷來說（牛人不是我等常人可以想像的~~~），跟別的專業差別也不大。
前兩年應該學習生物信息學的相關知識和閱讀大量的文獻（英文的），選定自己的研究領域，順便自己試試寫一個文章或總結，可以發表國外，也可以發表國內，中英文均可，
博二末或博三需要真正的寫一些英文文章投出去，以及計劃出國一到兩年
如果順利，博四文章都該出來了，恭喜你可以畢業了，如果不順利，文章沒出來，或者你還在國外，繼續做你的課題研究，寫出論文（文章已經夠畢業了，就可以不發表，便於畢業工作之後使用）。
博五也該從國外回來了，寫大論文吧，順便等小論文出來，然後畢業
博六是最後一年，如果這個時候你還沒畢業，就需要把你之前研究的東西全部投出去，不要在留了，保證畢業再說
博7還沒畢業的話，要麼你是在職的，要麼你喜歡大學生活。。。。
還有可能 你被你的導師坑了~~~

❹ 如何自學生物信息學

一、計算機基礎，需要看三本書，一步步的學會學通，不需要刻意去找哪個書，一般linux是鳥哥私房菜，perl是小駱駝咯，R是R in action，但是看一本書只能入門，真正想成為菜鳥，必須每個要看五本書以上！我雲盤裡面有這基本上的高清列印版，大家可以去淘寶列印一下才幾十塊錢還包郵，對書比較講究的也可以買正版，也不過是一百多塊錢而已！

二、生信基礎知識，測序方面，在網路文庫找十幾篇一代二代三代測序儀資料仔細研讀，然後去優酷下載各大主流測序儀的動畫講解，再看看陳巍學基因的講解；資料庫先看看三大主流資料庫——NCBI,ENSEMBL,UCSC，還有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同樣也是網路文庫自己搜索資料，但是這次需要自己去官網一個個頁面點擊看，一個個翻譯成中文理解吃透；數據格式講起了就多了，這個主要是在項目流程中慢慢學，或者你有機會去上課，不然你看來也是立馬忘記的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等。

三、生信研究領域，各個領域主要是軟體繁多，合起來常用的估計有上百個軟體了，一般只有從業五六年以上的人才有可能把它們全部用過一遍，而且這也完全需要項目來訓練，而不能僅僅是看看軟體手冊，但是研究領域最重要的是背後的原理，需要看各大牛的綜述。

a) 生信基礎軟體(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)。

b) snp-calling相關軟體（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）。

c) 基因組相關軟體（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）。

d) 轉錄組相關軟體（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）。

四、生信應用領域，講這一塊其實已經脫離了生信菜鳥的解釋范圍了，主要是想說社會上為什麼需要搞生信的人才，全是因為在腫瘤篩查，產前診斷，流行病學，個性化醫療等領域有所應用，可以造福人類！這方面政策不確定，產業不定型，所以也這絕對是藍海，但是也絕對不會有現成的資料直接培訓人才，我們必須關注各種微信公眾號，逛各種測序，醫學相關論壇，緊跟業界精英的腳本，同時追著大牛的文獻閱讀，如此這般才能保住菜鳥的身份！

❺ 生物信息學 NCBI的使用

在生物醫學信息學領域，資料庫和服務的定義與計算機領域有很大的不同，如果要問NCBI過去，現在或將來會有多少資料庫，恐怕連NCBI自己都說不清楚。要是一個一個資料庫講下來，9999個字肯定不夠用。這里有一個列表供您參考http://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/all/。

NCBI的產生和發展是在美國和全球生物學高速發展，高通量數據急速產生，而缺乏有效的數據分析方法的背景下產生，起初它主要任務是數據的存儲和查詢。只不過其存儲的數據大多以高通量數據為主，例如基因測序，基因組，SNP, 基因晶元,小分子化合物和GWAS數據等。這些數據的共享，極大地促進了生物信息學發展。

按照數據->樣式->知識->智慧的發展模式，NCBI主要起到了一個為生物學家提供數據的角色。不過，NCBI目前也不斷地在調整自己的角色。例如，生物醫學文獻。NCBI在從NLM繼承過來的pubmed的基礎，提供以PMC資料庫為核心的全文文獻服務。PubMed資料庫應該是全球生物學家使用頻率最高的資料庫。NCBI最近對pubmed的改版，雖然沒有實質性的改變，但其按照用戶體驗進行的修改，足見其對該資料庫的重視。

另外，NCBI目前不斷地在引入高學歷生物學人才對其資料庫的質量進行控制。以dbSNP為例，其正在通過與領域專家的合作將突變數據與人類表型數據進行關聯。

總得來講，NCBI的發展是與生物學高通量數據產生密切相關，它以經不在局限於提供數據存儲與查詢，其未來的發展必將發展為一個大型的、綜合的知識庫。到那時NCBI會不會免費，就要另當別論了。很顯然沒有人會將自己的手稿拱手讓人。如果真有那麼一天，不知道從中會產生多少專利和知識產權。

❻ 如何學好生物信息學大家有什麼建議

最好要有一個outline.需要知道數據從哪兒來的，怎麼產生的?其實就是測序儀的工作原理。然後是數據質量檢驗，為什麼需要數據過濾?接著是reads拼接和組裝。總之，要對整個流程有一個認識，而後在學習的過程中，再不斷回頭對比這個流程，這樣才不會有迷失的感覺。有了基礎知識的鋪墊，就可以嘗試著自己做些練習了，paper上面都會給出他們的數據、原碼地址，可以找來自己試試，先看看自己能不能做出一樣的效果。當然，這時要是你手裡正好有項目，那就更好了。學生物信息，paper肯定是要跟蹤的。

❼ 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。

❽ 生物信息學分析 如何翻

專業分析是：bioinformatics analysis；一樓的是直譯，不是很好，一般文獻中都用bioinformatics analysis

❾ 如何自學生物信息學

無論自學什麼，都要從一本最基礎的，比較權威的教材入手，要是沒有教材的話，先從一些大牛的文獻綜述開始了解，再從碩士博士論文一步步深入，還有就是看看網上有沒有課程，比如愛課程，還可以去網盤搜搜試試看。望採納

❿ 生物信息學的研究方法及內容

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文檔介紹：生物信息學 生物信息學 說文解字：生物 + 信息 + 學 (bioinformatics) biology + information + theory 廣義 應用信息科學的方法和技術，研究生物體系和生物過程中信息的存貯、信息的內涵和信息的傳遞，研究和分析生物體細胞、組織、器官的生理、病理、葯理過程中的各種生物信息，或者也可以說成是生命科學中的信息科學。 狹義 應用信息科學的理論、方法和技術，管理、分析和利用生物分子數據。 生命信息系統 生物所處的時空系統 物質系統，信息傳遞與控制，能量 相關學科圖示 廣義概念圖示 狹義概念圖示 總結：生物信息學 生物信息學(Bioinformatics) 是一門新興的交叉學科，是生命科學領域中的新興學科，面對人類基因組計劃等各種項目所產生的龐大的分子生物學信息，生物信息學的重要性將越來越突出，它將會為生命科學的研究帶來革命性的變革。 生物信息學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。 生物信息學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)和蛋白組學(Proteomics) 。 生物學基礎速遞 細胞(分子水平) 個體生命 生命之樹 生命的分子基礎 細胞/分子水平 DNA/RNA 蛋白質 糖 脂類 DNA結構和鹼基互補原理 中心法則 生物信息學的歷史 從人類基因組計劃（HGP）說起 生物信息學的發展歷史 20世紀50年代，生物信息學開始孕育 20世紀60年代，生物分子信息在概念上將計算 生物學和計算機科學聯系起來 20世紀70年代，生物信息學的真正開端 20世紀70年代到80年代初期 ，出現了一系列著 名的序列比較方法和生物信息分析方法 20世紀80年代以後，出現一批生物信息服務機 構和生物信息資料庫 20世紀90年代後