生物信息学什么编程语言

① 生物信息学用不用java

在2014年暑期的国家“龙星课程”上，美国癌症中心的Han Liang教授说过，做生物信息学一定要精通一门编程语言，不论哪种，一种就够。就本人学生物信息学以来的了解，就知道可以用C、C++、MATLAB、R、python、SPSS等语言作出相同的结果，不同的语言有不同的好处，只是处理的方式、快慢、方便不一样，虽然我不了解Java，但是感觉殊途同归，Java是可以进行图像处理的好软件，说明是可以进行算法编译的，如果你是做生物信息算法的，那么可以与MATLAB相同的功能，如果你做数据库统计，那么需要你自己开发了，虽然不如R语言，怎么说也是可以开发的。生物信息学中的编程语言只是工具，和英语是一样的地位，主要是你做的研究，别人只会看到你做的东西的结果和算法过程，而不会过问程序编译。希望能够帮到你。

② 搞生物信息学，学VB还是Python好或其他语言

建议学习Python，Python 具有简单易学、代码规范、语法简单、可移植性强、支持多平台、类库丰富等优点。另外，Python的社区支持要非常好，网络资源更加丰富。
生物信息学一般需要处理大量的文本、数据，Python提供便捷的数据结构来处理文件、字符串等，提高你的编程效率。
Good luck!

③ 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。

④ 生物信息学编程，选Python语言可行吗

python对于业余人士，特别是科研人员来说，非常好。目前看来，几乎是最好的语言。

不过，这个要看你们学校里，或者是科研单位上用什么语言。

比如你们学校里流行java或者是C语言，那么你用python编程可能就高嫌有不合群的感觉。

不过国外的大学里，大部分都将python作为一个基本工具来用的。几乎每个教谨念胡祥拦授都在用它做教学科研。

⑤ 生物信息学要敲代码吗

您好，请问您想问的是学习生物信息学要敲代码吗？学习生物陵尘团信息学要敲代码。因为学习生物信息学需要学习R语言，就是编程、敲代码。所以学习生物信息学要尺橘敲代码兄腔。

⑥ 生物信息学需要掌握C++吗

需要。首先生物信息学也是计算机相关学科。凡是和编程和算法相关的专业，我觉得C语言是基础，是必须要学一学的。C语言能教给你的最重要的事情，就是让你对“计算机计算”这件事情有一个不错的了解。对计算机能做的事情充分掌握。当然这些东西通过学习计算理论、计算机系统结构、算法导论等课程都能掌握，听起来也没有什么非学C的必要。不过使用C/C++编程的时候对这些的亲身体会更为重要一些。如果你自己觉得自己是非计算机的，比如本科是生物或者医学出身的。算法和程序不需要了解太深，那么不学C也是可以的。相对的，你也只能处在底层的利用别人的工具分析的阶段，一旦这些工具中出什么问题或者想针对自己的需求修改这些工具的结果就很困难了。再加上数据挖掘、机器学习其实离生物信息学并不是那么远。而且只会C/C++肯定是不行的，选择方便自己的工具也是很重要的。C/C++也只是工具的一种。在统计分析方面R就很方便。如果想自己做神经网络结构的话，python也很好用。不过到了实用的方面，你做的东西走向产品化。C++就变得非常重要了。C++经常被使用在需要效率的地方，而生物信息学不少方面的数据处理的数据量并不小。我自己就重构过一个关于DNA数据分析的python->C++的优化，目的就是提高效率，结果是快了约1000倍。现在看到有些人为了继续提高效率都开始上FPGA了。所以做生物信息不需要关注效率可能是个伪命题。当然你说不会C/C++影不影响出研究成果，我觉得基本是不影响的。研究还是点子更重要。

⑦ 生物背景入门生物信息学，需要补哪些计算机知识

学会Linux的基础操作，譬如常见的ls，grep，less，ark等即可。当然最开始接触Linux的时候会各种不习惯，比较好的学习手段是把自己的笔记本装成Linux，大多数人喜欢mate界面的fedora。然后在Linux里听歌看电影，如果写文档就用虚拟机或者bps。这么用个1-2个月就比较舒服了。学一门编程语言，会简单的文本处理。现在知乎上首推python，据说语法清晰入门简单。认认真真看个1个月加练习，基本上普通的文本处理就没什么问题了。本条目可以和第一条一起用，在Linux下用python有加乘效果。如果想稍微进阶一下，需要学习和了解常见的数据结构，譬如什么是二叉树，什么是哈希表，什么是链表，哈希碰撞是怎么产生的，链表相对数组有哪些性能优劣等等。这些基础数据结构大概花费几天即可掌握，不需要深入。如果在处理文本时能使用恰当的数据结构，则会事半功倍。那么如果能花1-2个月把上述问题都搞明白了，顺便做个简单的项目，譬如写个fast.Oz的过滤脚本，那么后面的进度就很简单了。目前主流二代测序的数据分析本质来说也就是用些开源软件倒腾下然后网上找公开数据库折腾。并没有多高的技术壁垒。反而是对生物学意义的理解更为重要。最后，编写代码方面，需要一些技能是光上一点基础课学不来的，必须在战争中学习战争。比如说会写了python或者C，java，但是还是需要一些高级技术以及技术细节。之前在做测序数据分析的时候要求写成并行的程序，这样服务器跑起来快，免得结果等好几天。如此种种还有很多，解决程序运行中出现的形形色色的幺蛾子需要扎实的经验积累。

⑧ 生物信息学 perl 为什么学

perl是比较方便的进行大规模信息处理的编程语言，适合处理生物信息。

⑨ 搞生物信息学研究需要哪些计算机语言基础

熟练掌握一门就好了，非常推荐Python，当然生物信息学领域用的最多的还是Perl

对C,R什么的也得了解一点，能读别人的代码最好了。