如何学习生物信息学

❶ 如何学好生物信息学

我硕士读的是细胞生物学，今年4月开始在boss要求下自学perl，打听了下，<learning perl>这本书不错，就买来开始看，等5月份去北京参加公司的培训班时，<learning perl>读了一遍，<intermediate perl>看了一部分。培训回来，我们的项目就开始做了，9月拿到所有原始数据和分析结果。然后，我对照着公司的分析报告，试着自己走一边分析流程，中间遇到问题，自己解决不了的，就发邮件求助。有几点需要注意：1. 我能理解你想早些玩儿数据的愿望，但是在这之前，最好要有一个outline.需要知道数据从哪儿来的，怎么产生的？其实就是测序仪的工作原理。然后是数据质量检验，为什么需要数据过滤？接着是reads拼接和组装。总之，要对整个流程有一个认识，而后在学习的过程中，再不断回头对比这个流程，这样才不会有迷失的感觉。2. 有了基础知识的铺垫，就可以尝试着自己做些练习了，paper上面都会给出他们的数据、原码地址，可以找来自己试试，先看看自己能不能做出一样的效果。当然，这时要是你手里正好有项目，那就更好了。3. 学生物信息，paper肯定是要跟踪的。覆盖生物信息有趣的论文， 算法，以及生物科学问题。这个网站还汇集了很多生物信息领域科学家的博客。再如BGI的主程罗瑞邦， SAMtools、BWA的作者Heng Li都有在这里出现。[RNA-Seq Blog](RNA-Seq Blog) 推荐新的论文、工作、培训课程、大型会议等。如果你是生物背景的，那么计算机方面的知识需要补一下：需要能在linux环境下舒服的工作。比如从源码编译安装软件PATH配置，再比如舒服地使用google找到问题的答案。学会使用python/perl。比如有的时候运行一个软件老是报错，可能就是因为在一个包含几十万行的文本文件里，有随机的那么几千行的末个位置，多一个冒号, 这时候你知道需要怎么做了？ 学会R。要从一大堆基因里面找出表达水平变化的基因来，需要统计分析和显着检验；而要把我们的数据更直观地展示出来，最好的方式就是图形了吧。这两个需要，R都能满足。当然matlab也是可以的，区别在于R是开源工具。具备了上述技能，那么常用的软件就能用起来了。随着学习的深入，可能你的问题别人也没遇到过，这时候就需要自己动手，要么修改现成的工具，要么自己做一个出来。这时候，除了python/perl，或许还可以学C/C++/java，或许需要研究下比如BWT、De Bruijn Graph背后的原理。

❷ 生物信息学专业需要学习哪些东西

生物信息学专业主要的课程有：
主干课程：生物学、数学、计算机科学。
课程设置：
普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。

❸ 生物信息学专业需要学习哪些东西

目前的生物信息学我认为有两个大的方向，一个是与实验紧密结合的生物信息学，依靠实验数据出成果，第二个是与数学紧密结合的生物信息学，依靠算法和编程出成果。

我是第一种，以微生物为主，所以我只能就我自己来看。读到现在我觉得，对我用处最大的几门是生物化学、分子生物学、细胞生物学、微生物学以及专讲生物信息学的一些专业书籍。

本科期间除了打好语言基础（的确很重要，否则将来走起来很困难，这里边的语言包括英语以及一门编程语言，任意的都可以，主要是建立编程思想）之外，最好对本领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练练手。

算法那一方向我不太懂，也不敢乱说，希望以上的能帮到你。

❹ 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。

❺ 请教如何学习生物信息学

首先得了解生物信息学做什么。推荐一本入门的书：《探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学》，这本书基本上把现在用到的生物信息的基本技术讲了一遍。
然后是学会如何应用现有的工具。现在有很多已经写好的工具，只要会看帮助文档，对于解决手头的工作是提供了相当大的帮助。
学习一门语言。python,perl,R,都可以，只要能够帮自己解决问题就好。

❻ 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。

❼ 分子生物学方向怎样学习生物信息学

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。

❽ 想自学生物信息学，不知道怎么开始，有没有什么好的推荐

想学习生物信息学可以首先购买相应的书籍，其次可以关注慕课或者是一些其他的网站，上面有很多免费的一些课程可以自己看。

❾ 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。