生物信息學需要哪些證件

① 生物信息學專業需要學習哪些東西

目前的生物信息學我認為有兩個大的方向，一個是與實驗緊密結合的生物信息學，依靠實驗數據出成果，第二個是與數學緊密結合的生物信息學，依靠演算法和編程出成果。

我是第一種，以微生物為主，所以我只能就我自己來看。讀到現在我覺得，對我用處最大的幾門是生物化學、分子生物學、細胞生物學、微生物學以及專講生物信息學的一些專業書籍。

本科期間除了打好語言基礎（的確很重要，否則將來走起來很困難，這里邊的語言包括英語以及一門編程語言，任意的都可以，主要是建立編程思想）之外，最好對本領域的前沿研究成果有一定的了解，甚至可以形成一些小的文章練練手。

演算法那一方向我不太懂，也不敢亂說，希望以上的能幫到你。

② 生物信息分析師什麼時候有資格證可以考

關於生物信息分析師的資格證書，目前國家還沒有出台相關的資格證書考核的政策，2018年以前通過華大基因有一個掛在全國高新技術認證類的（生物信息分析員）可以考，不過近兩年國家對各行各業的培訓證書進行了整頓，這個華大基因的認證也被取消了。同時也有其他很多資格證書被取消的。說明國家在職業資格證書上面的管理已經更上一層樓了。
那麼問題來了，這個崗位真的沒有一個東西可以證明自己的能力嗎？也是有的。所謂有市場，國家還是比較鼓勵培訓機構代為考核一些專業性比較強的技能。比如國家建的這個中國國家培訓網，裡面就有很多這種專業技能培訓的項目，頒發的是《專業技能培訓證書》當然，包括生物信息分析師，據相關ICP查詢等，這個確實是國家單位，所以這個證書和很多培訓單位印刷的結業類證書還是比較靠譜一點的。當然了，如果你本專業是生物信息學或者生物信息工程之類的，或許很多用人單位並不看重這個證書，但如果你不是，又想做相關工作，考個證書也是可以的。
現在各種培訓琳琅滿目，不過在網上都是可以查證的

③ 生物醫學工程有什麼證書可以考嗎

生物工程可以考的證書有：葯師證、執業醫師證、醫葯銷售師證、營養師證、注冊會計證、一級建造工程師證、二級建造工程師證、注冊化工工程師證、注冊環評工程師證、注冊安全工程師證、注冊物流師證等。生物工程可以考的證書種類繁多，自己要根據自身情況選擇適合自己的證書。

④ 生物化學與分子生物學研究生可以考什麼證

生物化學與分子生物學研究生可以考什麼證
生物化學與分子生物學專業 可以考沒專業要求的證書。比如：英語等級證書，計算機等級證書。
生物化學與分子生物學專業主要是從微觀即分子的角度來研究生物現象，涉及物理、化學、數學、生物學等多學科的交叉。生物化學與分子生物學滲透於生物學的其他專業之中，屬於基礎性研究專業。
生物化學與分子生物學專業是在多年開展生物化學、生物信息學、基因工程、發酵工程和分子生物學等課程教學，以及生化葯物、基因工程葯物、免疫學、植物與微生物相互作用、轉基因抗逆植物等相關科研工作的基礎上，以研究明確生物體的生物化學代謝過程為基礎、利用分子生物學手段揭示其代謝變化的機理為生長點，重點開展資源生物活性物質例如葯物、酶類、抗生素類、毒素類等的分離提純、富集、結構鑒定、改造或創造，探討免疫處理無脊椎動物和重要農作物激發並增強其潛在抗病、抗環境污染、抗旱等能力的的方法和分子機制，預測和證實一些特殊大分子物質的結構與功能，明確動物尤其是昆蟲系統進化過程中的分子機理等，為大力推進相關學科的快速發展，尤其是為醫葯、食品、農業及資源物質的保存、開發與利用提供堅實的理論依據及技術基礎。

⑤ 生物信息學入門需要具備什麼能力

1.編程

Linux：會用Editor(e.g. VIM) 和 Shell Script (e.g. bash)；推薦《鳥哥的Linux私房菜-基礎學習篇》

Python/Perl：《Python編程入門（第3版）》，Perl推薦小駱駝

R/MATLAB：《R語言實戰（R in action）》

如果做資料庫或者server，推薦再學PHP，MySQL，JavaScript

2.課程

Bioinformatics： 生物信息導論和方法（北大高歌老師的課程，講解邏輯清晰，由淺入深），MOOC。

因為生信有好多分支，如對基因組、蛋白質組學數據分析並給出生物學解釋；在研究演算法方面，如利用機器學習的各種原理來解決生物學問題（對基因序列原件的注釋，如對TSS，splicing sites，promoters，enhancers，positioned nucleosomes等功能區域的注釋；通過對RNA-seq，microarray，ChIP-seq等數據的分析，區分不同的疾病類型或疾病的分子標志物（biomarkers）；對基因功能的注釋，如Gene Ontology term；以及基因間互作調控網路的分析）；比如運用統計學知識改進已有的生信軟體的演算法，等等。可以根據將來要做什麼繼續補充知識，比如看一下斯坦福大學的Andrew Ng在coursera的機器課程呀 ，看一下統計學原理呀之類的。

3.文獻和實戰練習

如果是做基因組學的生信公司

3.1 RNA數據分析流程

RNA-seq：可以重復一下文章中的分析Differential gene and transcript expression analysis of RNA-seq experiments with TopHat and Cufflinks當然入門之後可以更多了解相關軟體啦，比如STAR，feature counts, Gfold, EdgeR, DESeq2,
DESeq等。

找lncRNA：Recurrently deregulated lncRNAs in hepatocellular carcinoma. 這篇文章中有如何找新lncRNA的流程，可以根據文章提供的方法重復一下。

3.2 DNA數據分析流程

GATK那一套流程檢測

同時variant與疾病、eQTL等關聯分析的話，可以了解一下STATA

3.3
結合機器學習和基因組學的話，可以看一下以下文獻：

DeepVariant：由谷歌Deep mind公司研發，利用卷積神經網路（convolutional neural network, CNN）檢測基因組上單鹼基突變（SNP）和小的插入缺失（Indel），比現有的GATK軟體有更高的精確度。

DeepWAS：根據功能單元選擇出一組SNP的集合，與現有的基因組關聯分析（GWAS）檢測基因組上一個SNP與疾病的關系相比，DeepWAS能夠更綜合地分析致病基因突變，在尋找調控區域的基因突變也更為直接。
DeepSEA：預測人類基因組非編碼區有功能的變異。

DeepBind：預測DNA，RNA結合蛋白的序列特徵，並能識別有害的基因突變。

DeepCpG：在表觀遺傳學層面上，應用深度神經網路演算法，研發了通過單細胞測序的DNA序列和不完整的甲基化修飾數據的，用來預測細胞細胞層面是否會發生甲基化，其效果優於現有軟體。

⑥ 有關生物信息學

最近好像蠻多人問生物信息學方面的問題啊，考研的熱門專業。
要從事生物信息學，分子生物學和遺傳學的理論知識要比較扎實，這門課對專業英語的要求也很高。計算機方面倒是還好，初步的話要學會幾個軟體，像DNAman，這個軟體我用過，還挺方便的，也可以制圖。還要掌握NCBI（www.NCBI.com)這個資料庫的使用，因為這網站里有所有物種的序列參照，基本上學生物信息學是離不開這個網站的。

⑦ 生物信息分析師都需要具備哪些技能

1. 計算生物學、統計學、機器學習、生物信息學等相關專業
2. 國內畢業者需碩士學位或以上 （或國內本科及兩年以上相關工作經驗） / 海歸人員需國外的本科學位或以上
3. 熟悉Linux/Unix操作系統，有HPC環境背景優先考慮
4. 熟悉生信流程創建
5. 精通PerI、R （如會Matlab、Python、C/C++中兩種以上編程語言可加分）
6. 具備較強的中英文文獻查詢與閱讀能力，並做英文書面報告
7. 精通單細胞、高通量測序數據的分析全流程者優先考慮

⑧ 生物信息學專業需要學習哪些東西

生物信息學專業主要的課程有：
主幹課程：生物學、數學、計算機科學。
課程設置：
普通生物學、生物化學、分子生物學、遺傳學、生物信息學、計算生物學、基因組學、生物晶元原理與技術、蛋白質組學、模式識別與預測、資料庫系統原理、Linux基礎及應用、生物軟體及資料庫、Perl編程基礎等。

⑨ 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！