生物信息怎么做

Ⅰ 如何学习生物信息学

生物信息学专业好吗
还不错，但是不好就业
生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学（Genomics）和蛋白质组学（Proteomics）两方面，具体说就是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构功能的生物信息。

Ⅱ 如何做好高考生物信息题

理科生之所以觉得学生物有障碍就是因为这是一门相对数理化较偏文的课程，介于我的生物还不错希望给你的几点建议能用得上哈
多读题，对于生物的一连串文字较多的概念一定要理解透彻，光记不行，毕竟是理科的题光记住不会变通是没有用的，还有就是一定要抓重点。说道抓重点我觉得还是要你对知识链对概念很熟悉才行，这样你就可以看到题目就知道他想考你的是什么了。
概念理论和知识体系是基础是地基，打好了地基才能建高楼是一个道理，有了基础知识做铺垫 无论题怎样变你都能应对自如了！
但愿对你有用哈，祝高考顺利

Ⅲ 如何做生物信息，学发 SCI 文章

就有人问，生信的文章能发到多少分？如果你是像华科薛宇教授一样的大牛，弄一套算法，编一个生信分析工具，十几分妥妥的，引用量杠杠的。但是，那是大牛，一般来说，按“常规套路”出牌的这种生信分析文章分值在 0-2 分之间。但也有些不做实验的生信分析文章能发到个 4-5 分，那么生信分析的文章怎么样能达到一个比较高的层次呢？
这里，我们给大家分享两篇文章来说一说一些进阶的文章思路，一篇是发表在我们的老朋友“Oncotarget”上的，另一篇是发表在“Journal of Proteome Research”（IF = 4.1）上的。
先看 Oncotarget 这篇“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两种不同表型的个体的差异基因的生信分析。
Abstract 里说到 MC1R 这个基因的突变会导致高患癌率的 RHC 表型两种不同的表型，其中 RHC 表型会增加皮肤癌的发生率，那么 MC1R 的突变究竟影响了哪些基因？文章通过 PPI 网络分析，分别对比分析两个不同表型（RHC 和 BHC）的正常皮肤细胞和癌细胞中的差异基因。结果表明，在癌细胞的对比中没有差异，而在正常皮肤细胞中筛选出 23 个 hub 基因，并且其中 8 个基因异常表达，这一结果提示这 8 个基因的异常表达可能是 RHC 表型患癌风险提高的重要原因。

这篇文章利用了 3 个数据包进行综合分析，从而得到了一个 novel 的结论，文章利用 GSE44805 中的差异基因构建 PPI 网络筛选 hub 基因，再利用别的数据包中的测序结果验证这些基因确实存在异常表达，多方验证说明自己生信分析结果是可靠的。虽然作者一点实验也没有做，但是从数据量还有可靠性上来说，可能比自己辛辛苦苦地做小样本量测序还要靠谱。

文章中的分析方法（差异基因以及 PPI 分析）都是我们非常熟悉的。筛选出差异基因，将上调和下调的基因分别构建 PPI 网络，得到文中的 4 张图（不管怎么说，这图的颜值比上一期套路中分析的文章要高得多）。

这张图的构建方法这里不再赘述
小结
这篇文章的方法完全是可以借鉴和复制的，难点在于找到足够多的具有相似性和可比性的数据结果，以及找到一个合适的切入点得到一个相对 novel 的结论。
下面看 Journal of Proteome Research 上的这篇文章“Weighted Protein Interaction Network Analysis of Frontotemporal Dementia”。
一看这流程图就觉得这文章是生信专业的人做的文章。（本宫上学的时候，就觉得我们生命学院的学生都是码农，生物信息专业、生物医疗工程、生物科学这些专业的人天天都在编代码，完全感受不出生物专业的气息。）

这文章讲得啥咧，就是先选出 13 个种子基因，然后根据 PPI 数据库中蛋白质互作关系构建这 13 个种子基因的第一层网络结构。

再以第一层网络为种子构建第二层网络结构（然后电脑就死机了）。

然后分析第二层网络的拓扑学结构，从中筛选出 hub 基因（图中绿点表示最初的 13 个种子基因，蓝点表示第一层的基因）。在构建过程中，随着基因数量的不断增加，最先选出的 13 个种子基因未必就是后来的 hub 基因。文中还设置了对照组，并详细讲述了这 13 个种子基因的筛选方法。因为整个分析过程都是建立在生信分析的基础上，属于完全架空的，所以整个研究过程十分讲究逻辑上的严谨性。
小结
之所向大家介绍这篇文章，是觉得这种思路在生信分析的文章中可以借鉴，种子基因的选择可以通过临床上疾病中基因突变的概率来进行筛选，然后构建两层 PPI 网络，进行 GO，KEGG 分析，从而预测新的未知的疾病相关基因，如果后续能从别的数据包中得到表达量的验证或者是自己在临床样本中进行验证，那么整个文章的内容将会更加丰富。
局限性：PPI 数据库中其实很多蛋白质互作结果是没有意义的，因为在实际生物体中很多蛋白质互作情况是不可能发生的，只有在实验人为干预情况下才会发生。

Ⅳ 如何系统的学习生物信息学

生物信息学，是一门综合学科。涉及到数学，生物学和计算机的内容。但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。
从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）。
回到6年以前，如果决定在生物信息学上发展，那么我也许会做下面这些事情：
首先，从最不重要的计算机这个方面来说：
（1）要掌握好bash等脚本语言，一般的linux问题都能很好的解决
（2）熟练使用apache，mysql等基础软件工具，用joomla等CMS配置搭建网站
（3）应该努力精通perl，bioperl，以基于此的各种分析工具，比如gbrowser，cmap等
（4）足够好的c/c++语言能力，这是实现新算法的最高效语言。
（5）应该努力精通R语言，这是进行统计分析的基础工具
（6）如果有机会，学学erlang这样一些函数式语言吧
其次，从数学基础来说，我觉得应该：
（1）学好线性代数
（2）学好高等数学，或者数学分析
（3）学好统计学
（4）学好离散数学
（5）学好计算机算法和数据结构
其次，从生物学来说：
（1）如果没有进化论的基层，请把进化论学好
（2）学好发育生物学，植物生理学
（3）学好基因组学、遗传学等
千万不要认为这些没有什么用，当你在数据分析，怎么判断结果的合理性，或者对结果进行解释时候，都离不开这些生物学问题。最后，你对这些问题的理解成度，决定了你的生物信息学水平：只是一个有生物学知识的、会进行计算机操作的技术员，还是一个能给出解决方案的有良好计算机基础的能把握生物学问题的生物信息学家。
最后，从生物信息学的角度来说：
（1）对NCBI等各大数据库非常熟悉
（2）对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚，至少应该知道有那些工具软件，以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础，包括：基因组学分析，表达谱分析，代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等
最后，生物信息学是一个发展很快的学科，但因起涉及的内容比较多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。此外，在进行生物信息学学习的过程中，对自己感兴趣的方法工具，一定要把文献上的数据拿来，自己独立分析一遍，自己去体会分析的过程，从而对这些方法和工具有更深入的理解。

Ⅳ 生物信息分析平台怎么搭建

国内有很多的系统集成商可以搭建超算平台，但是这些企业普遍不了解HPC在生命科学行业中的应用，如果大家在国外，可以考虑bioteam，为大家搭建生物信息平台，这是一个专业为生命科学行业提供IT服务的公司；如果大家在国内，可以考虑GeneTind（吉因丰科技），他们拥有丰富的生物行业经验，无论是在云上还是云下都会给大家提供一个合适的可扩展的解决方案。

Ⅵ 国内生物信息行业待遇怎么样，创业的话有什么方向可以考虑

引言：生物行业的发展一直都被人看好，而且在学科发展的过程中也衍生出了许多科目。就比如说生物信息，那么国内生物信息行业待遇怎么样呢？创业的话有什么方向可以考虑的吗？

Ⅶ 如何自学生物信息学

1，从现有的生物信息学工具开始，要熟悉如何利用先用的软件、网络服务器、数据库等等，为生物研究服务，不要做重复工作，能用现成的就不自己开发。

2，熟悉命令行的操作系统，DOS，Linux，可以编写简单的shell；进而能安装命令行级的程序，跑一些常规的流程。要学习如何寻找和安装软件，这是最重要也是最基本的技能。其实很多问题，如果找到合适的软件包，都是迎刃而解的。

3，熟悉一种简单的脚本语言，个人推荐用python，具体原因可以见我的帖子。在没有现成工具时，或需要数据格式转换时，小的脚本是非常有用的。一般的应用无需自己写太多的代码，要相信我们通常遇到的问题，别的高手可能早就遇到了，所以网络上有大量的工具包。至于更多的编程语言，一门精则门门通，R，perl等都是类似的。

4，熟悉简单的算法和数据结构的知识，这样就可以理解很多程序的内在机制，进而知道它们的优点和缺点，对自己写程序也有帮助。有精力的话，进而学习统计、机器学习等。。

5，在自己的生物领域内扩展，调研，分析，开发。

Ⅷ 如何做好生物信息阅读题

信息阅读题是近年高考生物试题中出现的热门题型，也是“生物由科学世界回归社会生活”理念的具体体现。但从近几年高考试卷得分情况来看，此类题型得分率仍然不高。“如何更好地解决这类题型”成为大家共同关注的话题。我根据对普通班学生解决此类题型暴露出的一些问题的分析，谈一谈解决这类题型的方法。
一、信息阅读题存在的主要问题 信息阅读题是指通过阅读、观察、分析、推理等手段，从题目所提供的信息中，获取相关解题信息，从而达到解题目的的题型。 解决此类题型时，学生必须通过阅读、观察、分析、归纳、探究等手段，才能发现和获得解题信息、方法等。因此可以综合考查学生阅读理解、识图能力、数据处理、分析推理、书面表达、逻辑思维、探索创新等方面的能力。

而对于这类题型，学生往往感觉无从下手。原因有两个：一是题目所给的条件不是很明显，而是通过图像或文字反映出来的，比较隐蔽。二是学生的基本概念建立得还是不够完整，还没有迅速找出相关信息和相关知识点的对应关系。信息阅读题大致可分为图像信息题和阅读信息题两类，下面分别分析并介绍解答这两种题型的方法。
二、如何解决图像信息题
1分析图像信息题存在的错误
图像信息题是指题目以给出的相关图像为载体提供信息的一类题型，这类题型往往是先通过对图形进行分析、处理得到相关信息，然后据此解决问题。因此学生面临的主要问题就是不能获取图像中的信息。
例：上图为胰岛素降低血糖浓度的部分作用机理模式图，请据图分析回答：
（1）由图可知，胰岛素与__________结合后，一方面促进______________的合成，另一方面使_________增加，促进葡萄糖进入细胞。同时，胰岛素还能抑制非糖物质转化为葡萄糖。
（2）某人因体内含有胰岛素受体的抗体而表现出高血糖症，若给其注射胰岛素能不能有效调节血糖水平？_______________，原因是_____________________
（3）影响胰岛素分泌的主要因素是__________________，其一方面可以直接作用于__________细胞以调节胰岛素的分泌。
（4）如果用药物抑制细胞内ATP的合成，会影响葡萄糖进入细胞的速率。请结合图示分析其中的原因是_________________
。
参考答案：题（1）胰岛素受体；蛋白质、脂肪、糖原；细胞膜上葡萄糖转运蛋白。题（2）不能；胰岛素无法与受体结合。题（3）血糖浓度；胰岛B细胞、神经―体液（激素）。题（4）ATP缺失，影响了囊泡上葡萄糖转运蛋白移向细胞膜的过程。
试题答案分析：对于这道题，学生大都错在靠经验做题，没有仔细挖掘图像中的相关信息。看到“葡萄糖、受体、ATP”几个字眼就认为是主动运输，答案都是围绕葡萄糖是主动运输方式展开的，忽略了葡萄糖运输方式有主动运输和协助扩散两种，而实际上本图并不特指其中任何一种。
错误1：“蛋白质、脂肪、糖原”写成“葡萄糖转运蛋白”；“细胞膜上葡萄糖转运蛋白”写成“ATP”。在题中有个重要信息是一方面促进××的合成，另一方面使××增加，促进葡萄糖进入细胞。葡萄糖进入细胞既然有主动运输和协助运输两种，那么都能促进葡萄糖进细胞的就剩下载体，所以答案应当围绕葡萄糖转运蛋白展开。然后根据图中信息，能合成的是“蛋白质、脂肪、糖原”，增加的是“细胞膜上葡萄糖转运蛋白”。
错误2：“ATP缺失，影响了囊泡上葡萄糖转运蛋白移向细胞膜的过程”写成“葡萄糖的运输方式是主动运输，需要载体和ATP”或是“ATP缺失，使酶的磷酸化受抑制，从而影响葡萄糖转运蛋白的合成”。
2解决此类问题有效方法
解决图像信息题，一要认真阅读，弄清图示的内涵和外延；二要挖掘图示中的隐含条件，找出解题所需条件；三要运用已有生物学知识进行辨析，以获得准确答案。
例：下图示意某生物细胞减数分裂时，两对联会的染色体之间出现异常的“十字型结构”现象，图中字母表示染色体上的基因。据此所作推断中，错误的是（C）
A此种异常源于染色体的结构变异
B该生物产生的异常配子很可能有HAa或hBb型
C该生物基因型为HhAaBb，一定属于二倍体生物
D此种异常可能会导致生物体育性下降
解题方法分析：
第一步，根据等位基因Hh判断，左边的两条染色体和右边的两条染色体各为一对同源染色体。那么基因A应与等位基因a在一起，而不是基因B，故可判断此变异为易位。
第二步，减数分裂应当同源染色体分离，非同源染色体自由组合，因此可能形成的配子有HAa、hBb、HAb、haB四种。其中只有后两种是正常配子，因此生物体育性会下降，故B和D正确。
第三步，回忆二倍体和单倍体的判断方法：不是根据基因型，而是根据发育起点，所以不能确定该生物就是二倍体。
三、如何解决阅读信息题
1分析阅读信息题存在的错误
阅读信息题是指以试题提供的材料为载体，向学生揭示某种规律或特征。要求学生先观察阅读理解信息基本内容，再探索发现基本规律，并运用于解决问题。所以解决这类题型，读题是关键。想要处理这类题目，应提倡“两遍读题”：第一遍，快速阅读，抓关键词；第二遍，放慢速度，缩小范围。而问题就在于：学生不能准确有效地提炼关键词，从而做不到知识的有效迁移。
例：美国生物技术公司Organovo开发出一款生物打印机，可利用患者自身细胞“打印”静脉。这为解决器官移植面临的器官来源不足、排异反应等问题提供了美好的前景，下列有关说法错误的是（A）
A异体间的器官排异反应是细胞膜功能特性的体现
B排异反应主要是T细胞进行识别和攻击的结果 C用细胞“打印”器官涉及到细胞的分裂和分化
D异体组织能够诱导移植受体合成并分泌抗体
试题答案分析：处理本题，必须抓出关键信息――“利用自身细胞‘打印’静脉”“排异反应”机制以及“细胞膜功能特性”。
信息1：“利用自身细胞‘打印’静脉”：即由自身细胞形成器官，那么一定伴随细胞分裂和分化，故C正确。
信息2：“排异反应”机制：机体免疫系统识别异己，保护自己的能力。在这里抗原是移植的器官和细胞，因此在这里起主要作用的细胞免疫，由T细胞发挥作用，故B正确。有抗原入侵机体，一定会伴随体液免疫，最终杀死抗原，故D正确。
信息3：“细胞膜的功能特性”是选择透过性，而排异反应只是涉及细胞间的识别作用――细胞膜的功能，故A不正确。
2解决此类问题有效方法
解决阅读信息题分三步走：一是认真读题、审题，充分挖掘题干中的信息；二是确定本题考查的知识点，在大脑中回想有关知识点；三是分析问题组织答案，从所学的生物学知识中，选择和使用正确的知识和术语来解决实际问题；回归课本，用课本语言组织答案。
例：为了验证胰岛素具有降低血糖的作用，以小鼠活动状况为观察指标设计实验。某同学的实验方案如下： ①将正常小鼠随机分成A、B两组，观察并记录其活动状况。 ②A组小鼠注射适量胰岛素溶液，B组注射等量生理盐水。一段时间后，A组小鼠会出现四肢无力，活动减少，甚至昏迷等低血糖症状，B组小鼠活动状况无变化。 ③A组小鼠出现低血糖症状后，分别给A、B两组小鼠注射等量葡萄糖溶液。一段时间后，A组小鼠低血糖症状缓解，B组小鼠活动状况无变化。
该实验方案可以说明胰岛素具有降低血糖的作用。
请回答：
（1）该实验原理是什么？
（2）分析小鼠注射胰岛素溶液后出现低血糖症状的原因。
（3）胰岛素在血糖平衡调节中的作用是什么？
参考答案：题（1）胰岛素具有降低血糖的作用。体内胰岛素含量过高时，引起血糖下降，机体出现活动减少，甚至昏迷等低血糖症状，此症状可以通过补充葡萄糖溶液得到缓解。 题（2）注射胰岛素溶液后，血糖含量下降，小鼠组织细胞特别是脑组织细胞因血糖供应减少，导致能量供应不足而发生功能障碍，从而引起低血糖症状。 题（3）胰岛素可使组织细胞对血糖的利用增加，同时使血糖来源减少，从而使血糖含量减少。
解题方法分析：
第一步，通过读题、审题知道此题为实验题，该实验是验证性实验，目的是验证“验证胰岛素具有降低血糖的作用”，实验对象是“小鼠”，观察指标是“小鼠活动状况”，给出了某同学的实验设计方案，设计方案有对照，步骤叙述得很严密。A小鼠注射了胰岛素后出现了症状，注射葡萄糖后症状消失，B组显然是对照组。读题时，应边读边在草稿纸上写，把主要的字词写下来，再认真读要回答的问题。
第二步，通过读题审题确定该题考查的知识点是胰岛素的有关知识，在大脑中回想有关知识点。
第三步，分析问题，回归课本，用课本语言组织答案。如（1）小题，该实验原理是什么？A小鼠注射了胰岛素后出现了症状，这些症状都是我们学过的低血糖症状，后又注射葡萄糖，症状消失。按这个过程把原理写出来。注意：A小鼠是正常的，本身胰岛素正常，注射后体内胰岛素含量升高。如果怕出错，先在草稿纸上写，确认无误后再在试卷上写。
综上所述，信息阅读题突出对学生能力和知识的考察。因此在考前复习时，必须强调学生既要注重对知识分析和运用，还要注重基础知识的复习，从而做到全面提高学生素质，整体提高生物成绩。

Ⅸ 如何从零开始掌握生物信息学分析

如何从零开始掌握生物信息学分析
生物信息学在短短十几年间，已经形成了多个研究方向，以下简要介绍一些主要的研究重点。 如基因表达谱分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域；在学科方面，由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学，功能基因组学，比较基因组学，蛋白质学，药物基因组学，中药基因组学，肿瘤基因组学，分子流行病学和环境基因组学，成为系统生物学的重要研究方法。从发展不难看出，基因工程已经进入了后基因组时代。我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习，和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识。