㈠ 從生物信息學課程學習中,哪部分對你的學位論文有幫助,你計劃如何應對該內容
林學與業，課程改革
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）
㈡ 四年後生物信息學就業前景
您好，很高興能解答您的疑問。
四年啊，這個時間跨度較大，我也只是談談我的理解。我不想只說什麼就業前景好肯定沒問題之類的話，我只想說說實際情況。
生物信息學應用不是很強，但該行業內人才少【可提供的職位也少】，國家大力扶持【正因為積弱所以扶持】，所以就業前景較為明朗【只是工資可能不能稱心如意】
如果您就讀於比較好的985大學那麼可以選擇出國、賭博等途徑為自己增加籌碼。這一行業做到頂尖也是可以造福社會，造福自己【高薪】的。
如果是非985的211大學或部分以該專業見長的非211非985大學，建議考研至985大學，出路會更好。
如果是其他非985非211院校（包括一本及以下），建議及早轉專業。
希望能對您有所幫助，謝謝。
還有什麼疑惑可繼續追問，我會為您繼續解答。
㈢ 哈醫大的生物信息學怎麼樣，具體是做什麼的，就業好不現在報志願，你懂得。順便問下護理學
生物信息學主要是利用計算機（軟體、編程等）來分析處理生物學問題的一門交叉學科，2003年人類基因組計劃結束後新興的一門專業，比較年輕、所以可能不是很成熟，但是現在中國很是缺少此類型的人才，在生物學方面就業還是比較樂觀的。。。。
㈣ 你覺得,20年後,生物信息學結合醫學會發展成什麼樣
開始向分子醫學層面的研究轉變。
隨著生物信息學和醫學的不斷發展以及大數據時代的到來，人們已經不只滿足於在組織細胞層面的研究了，開始向分子醫學層面的研究轉變。這極大程度地推動了生物信息學與醫學之間的相互發展。
疾病的發生、發展過程是一個多基因參與的、復雜的生物學過程，如果僅從傳統醫學中的依據病理類型、臨床分期和患者年齡、性別的等這些臨床特徵治療的話，效果可能達不到預期效果。這時可以通過生物信息學技術從分子層面來研究治療機理。
㈤ 老師，你好！我被華北理工大學生物信息學專業錄取了。這個專業怎樣
我發小上的這個……
一個字「坑」
倆字「坑爹」
仨字「很坑爹」
四個字「非常坑爹」
現在，發小畢業4年了，從事輸電線路維修，天天爬電線桿，為啥干這個？因為他爺爺有供電局關系……
現在，問他，基因，蛋白，他自己也說啥也不知道……
㈥ 生物信息學涉及物理知識嗎，跪求，特別是高中物理對這個專業重要嗎，謝謝你
沒什麼關系，高中的課程是用來在高考中選拔性考試用的科目，物理只是其中一科，僅此而已，和以後要學習的專業沒什麼關系。
即便大學要學習的是物理專業，所學的內容也和高中的物理差別很大。
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。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。
㈦ 生物信息學與計算機生物學有什麼區別和聯系
生物信息學與計算機生物學有什麼區別和聯系
嚴格來說，生物信息對數學的要求很高，但高到什麼程度就要看具體工作了。
一般我在網上看到說生物信息簡單的都是公司里做測序跑流程的雜魚，這些人對他手上的工作完全不懂原理。好在一般生物信息軟體開發第一條就是保證不懂電腦的科研人員也能適應，所以傻瓜型的居多。
然而數學不行對於做生物信息研究的人是極大的瓶頸，因為最了不起的生物信息領域都落在數學，物理，化學上了，你看到的所有應用其實都是這些領域的理論應用在了生物領域。於是乎，純生物領域的研究人員對生物信息的理論知識幾乎一竅不通，非傻瓜型的軟體，尤其是要自己設定大量參數的軟體對他們來說幾乎是無法適應的。因為你會發現那些軟體裡面所有的參數你都沒有聽說過，查到文獻全是數學公式，每一個能看得懂。
還說了這么多，最後告訴你數學是很重要的，即使你不打斷進入開發領域，也能保證你未來的工作順利。至於要看什麼，就要看你未來的具體工作方向，不同方向的理論背景可能是完全不一樣的，所以到你有具體工作的時候在討論比較好。
㈧ 為什麼越來越多的人都在學習生物信息
0：計算是21世紀生物科學的關鍵技能
時代在發展，生物在進步。現代生物學越來越成為一門計量科學。三個世紀以來，生物學從觀察科學成為實驗科學再逐漸演變為數據科學，總之技術手段要求越來越高啊，好摘的果子早就被人撿跑了，要想有重要發現，想發文章，光靠觀察和試驗肯定是不夠的了。新的重要發現，要求我們研究人員必須利用大數據和先進的數據分析方法。所以，在座的各位，想吃生物學這口飯，就請面對現實，不要逃避！如果你覺得我是在忽悠你，那你就聽聽各位諾貝爾獎大牛怎麼說的：
A)Walter Gilbert在20年前就斷言：如果要利用互聯網上海量的序列信息，生物學家不僅必須要成為計算機學者，還要改變他們研究生物學問題的方法。
B)Sydney Brenner說：我花了大量時間試圖說服大家，計算不僅成為生物學研究不可或缺的組成部分，還可以為我們研究生物的復雜性提供模型。。。測序技術的發展和廣泛應用，導致大量數據的產生，毫無疑問，計算機已經成為生物學研究不可或缺的一部分。
1：計算技術是高度可轉移的技術
首先請大家認清現實：不是每個生物學的在讀博士或者博士後日後會從事生物學的學術研究。華盛頓郵報有報道稱：「只有14%的生物學博士在畢業後5年內可以得到一份穩定的科研方面的工作」。所以，如果你在讀博士或者博士後期間的訓練，將來很可能會用於學術之外的工作，幹嘛不限制就學一些以後應用范圍更廣的技能呢？實驗技術只能用於以後的實驗室或者醫學研究中，但是計算技術有廣泛的應用。提高你的計算能力，不僅會讓你更容易找到工作，也可以幫你受益終生，因為你的電腦特長會幫助你更加得心應手地處理日常事務。
2：計算能夠提高你的核心科學技能
生物學在本質上是一個雜亂紛繁的學科。盡管有些生物學家通過嚴格訓練，知道如何通過好的實驗設計和統計分析來處理這一頭亂麻（比如那些生態學家）。可悲的是，大部分生物學家在數據收集和分析方面習慣很差。計算會迫使你剋制在科研中人為造成的混亂，並且讓你培養出以下核心的科研技能：有邏輯的實驗設計，數據收集的一致性，試驗方法的可重復性，以及通過合適的統計學方法進行數據分析等。所以，即使你不願意放棄自己的實驗和野外科研，計算方面的訓練也可以使你掌握一些最佳做法，並且這些方法可以提高你的實驗技巧。
3：你應該在你的博士或博士後期間獲得新的技能
大部分生物學家在攻讀博士的時候，擁有一些在高中或者大學期間得到的生物學實驗技能。盡管這些技能並不是最前沿的，但是你至少是掌握了一些技能。與此同時，大部分博士生除了知道用EXCEL和一些圖形界面的軟體外，在科學計算上面一無所知。所以，你現在需要充電—學一些以前沒學過的東西，而不僅僅是強化你以往的技能。這些生物信息學方面的訓練最好是在攻讀博士期間完成，而博士後期間是你做這些事情最後的機會。因為博士期間你有充足的時間和資本，系裡也有相關的課程等條件，來幫助你做這些事情。博士後期間獲得計算技能也不錯，但是因為合同時間短，對於PI的依賴度高，以及發文章的壓力比較大，這些使你很難有充裕的時間和精力。（本人認為：生物學的朋友們，越早進入生物信息學領域越好！）
4：你可以在生物學方面獲得更加獨特的技能
如上所述，大部分生物學家只是具有實驗方面的技能，只有少數擁有專業的計算方面的培訓。盡管這個狀況在改變，但是，如果你會編程，在10年之內甚至更長的時間內，你在這個後基因組時代，依然在獲取結果等方面有相當的競爭優勢。因為你擁有這些技能，你將能夠在人才市場上脫穎而出。
5：你可以發表更多文章
盡管你可能沒有意識到，但是，讀博士和博後其實時間很快就過去了。所以，如果你不想GAME OVER的話，你能夠浪費在那些「實驗失敗」的時間並不多。我不是說，生物信息學就不像實驗生物學那樣容易失敗。關鍵是，在數個小時或者數天內，你就可以知道你的生物信息學實驗失敗了；可是，你需要幾個星期甚至幾個月才知道你的傳統實驗是否成功。所以，生物信息學可以讓你更快地推進你的研究。因此，在同樣的時間里，你可以發表更多的生物信息學方面的文章。雖然不少人覺得傳統實驗的論文更難發表，所以價值更高。但是，很顯然，發文章在科研領域還是硬通貨。另外，招聘委員會的座右銘「文章不用讀，數數誰的多」在大部分情況下依然行得通。況且，僱主和發放基金的單位更願意資助那些有好想法並且付諸實施的年輕研究人員。發文章是你可以完成項目的證據。因此，生物信息學可以幫助你證明，你就是僱主和基金單位要找的人。
6：你的研究有更多的靈活性
做生物信息學最酷的事情是，你的研究不像做實驗生物學那樣受限制。也許你只是做那些可以進行計算分析的研究。但是，這個領域已經非常廣闊了，從計算神經科學到理論生態學，以及這里邊任何領域。你可以從一個方向跳到另外一個方向，這比你從事實驗生物學轉方向容易多了。研究的靈活性可以滿足你科研方面的好奇心，或者讓你更容易追蹤最新的科研進展。最重要的是，對於學生來說，生物信息學提供的靈活性和低代價使得你可以更早地接受科研訓練，開始你科研方面的職業生涯。這對大家非常關鍵，因為你越早開始，你未來也就越容易成功。
7:你的工作方式更加靈活
在平衡工作和生活，並且依然保持較高的科研產出方面，生物信息學具有很多優勢。不像實驗生物學家那樣只能圍著試驗台轉，生物信息學家幾乎可以在任何地方從事自己的科研工作，在家通過遠程操控來進行計算分析對於生物信息學家來說是家常便飯。從長遠來看，這種靈活度可以幫助你克服職業中斷，應付生活中那些艱難的時刻，以及做出結婚生子等重大決定。因為你可以把代碼提交給伺服器執行，去做別的事情，而不用因為擔心跑膠或者養細胞而跑回實驗室。所以，讓我明確地告訴你：如果你希望在從事生物學方面的研究的同時擁有一個完整的家庭，那麼，攻讀博士或者博士後期間進行生物信息學研究會幫助你更容易地達到這個目標。這不僅僅對女生適用。做生物信息學最好的一點是，你可以一邊搞科研，一邊哄娃睡覺！
8：計算方面的研究性價比高
由於擁有大量的公共資料庫資源，生物信息學研究比那些需要大量資金的實驗研究更加便宜。這一點非常重要，因為，1）生物信息學研究對於研究經費的依賴度沒有那麼高，所以，你沒必要花費大量的時間，像個奴隸一樣乞求經費，你可以做自己喜歡的方向。這一點在經費緊張的時候尤其重要。2）正如上文提到的，因為生物信息學所需經費少，這樣的話，該專業的學生可以盡早開始設計自己的研究，因為你不需要等待你的老闆批准經費。3）性價比高對於你建立自己的實驗室和在困難時期保持持續的科研產出也非常重要。4）生物信息學的高性價比使得來自發展中國家（比如金磚國家）的科學家擁有跟來自富裕國家的研究者同等的研究機會。這些國家的研究者如果希望成為頂級的科學家，應該考慮從事生物信息學，因為他們的研究不會受到太多資金的限制。
9：成功的科學家老死在辦公室
開個玩笑。如果你得到了PI的位置，很有可能你就永遠呆在辦公室了。也許有些老傢伙還會找時間跑到實驗室里做點兒實驗—他們是稀有品種。一個科學家就應該坐在辦公室里，面對電腦--你摸不著試驗台，做不了實驗，可是，如果你是做生物信息學，你還是可以繼續你的研究啊。繼續你的研究，才能夠讓你保持活躍。記住：你的長期目標是成為「主要研究人員」（Principal Investigator，PI），而不是「原則上是研究人員」（「In Principle Investigator）。所以，如果你年輕的時候希望做科研，就問問你自己：幹嘛學一些自己大部分時間無法受用的技能呢？同時卻看著其他人在你的實驗室享受發現的快樂！
㈨ 生物信息學是幹啥的呀畢業出來了幹啥
生物信息學 主要是對DNA和氨基酸序列中所含有的信息進行分析。可以對多個序列進行比對，分析他們的相似度，可以對基因結構進行預測可以對蛋白質的一級二級三級結構進行預測。如果你知道一個基因的CDS區，可以對他進行稀有密碼子分析，幫助選擇適合的表達載體。將來你可以做老師，教生物性息學課，可以做科研人員做生物信息學的研究啊。是個非常有意思的一門課。
希望能夠幫到你！
㈩ 生物信息學
我感覺有計算機基礎的學生物信息學挺好的，本來生物信息學就要求編程，構建資料庫之類的，向你介紹個有名的生物信息學資料庫——NCBI。至於生物類的就業，我覺得作為基礎學科，肯定不是很熱。不過我相信生物類的專業在將來肯定前景不錯的。我本人就是學生物的，覺得這門學科興趣非常重要，你喜歡就有奔頭。再說了，行業的發展是需要個過程的。