目前优秀的生物信息分析人员,是计算机背景的多还是生物背景的多?

已邀请:

首先声明一下:我是生命科学学院出身,所以没有什么偏颇的意思,只是看事实。你问的是“优秀”的生物信息分析人员,我们以最顶尖的cases,抛却具体的领域倾向来看:

三大中心:
Jun Wang:数学、计算机、生物
Richard Durbin:数学
Eric S Lander:数学

三大中心都呆过的:
Heng Li:理论物理

就这么个情况。

优秀的生物信息分析人员既然优秀了,一定是能够追寻个人研究兴趣,而且其能力强大到可以弥补行业和其它通常的影响因素使得他/她不需要考虑个人生存就业及经济报酬的情况。

个人观点:

首先,对于生命作为复杂数学体系的本真理解,思考,描述,重写的能力,是达到顶尖境界的钥匙;
其次,对于生命运转体系的物理模型构造,实现,演绎和变异的能力,是达到超凡境界的钥匙;
再次,对于生命问题的理解,向数理问题的转化和生物学阐释的能力,是达到一流境界的钥匙。
再次,修改个流程,针对性地改个参数,感觉下结果的问题,就个性化问题写个脚本,看个文献开启思路,画几个图表想个point等咱们天天做的事情,是达到日常境界的钥匙。
最后,如果上述做不到,就是立被自动化系统取代的Flag。

其实和哪个专业没啥关系,只是不同的专业容易塑造不同的思维方式而已,能不能打破自己的思维惯性,就看决心了。

赞同来自: BioStar 屈武斌 秤砣爸爸 biolaosun


从我接触到的情况来看,生物背景的和计算机背景的兼而有之, 不分上下。还是要看具体的研究方向。有这么一种形象的说法(忘记出处了),科学家大致可以分为两类:鹰式和青蛙式。鹰式就是高瞻远瞩、一览天下这种了,青蛙式就是在泥潭中埋头捕食。鹰式,一定要有系统性思维、独到的眼光;青蛙式,一定要对目标有特别的敏锐性。

我认为生物背景 + 计算机训练 或者 计算机背景 + 生物学训练都没有问题。正如@liyr 所说,就看决心。

赞同来自: 许岳楷 爱我所爱


别的不敢说,反正计算机背景的很少,因为学计算机随便找个本专业工作,都比搞生物赚得多,所以很难留人。
这是最现实的情况,直接决定了生物信息学的群众基础。

赞同来自:


当然是生物背景的多,因为生物信息方向算是生物中比较好的就业领域,而目前计算机普遍就业比较容易;另外,生物背景的人再学习计算机比较容易,而学计算机的再去学习生物相对较难。

赞同来自:


就个人观点,以及身边做生信分析的人员来看,大多是计算机专业背景的多些。因为计算机专业他们面临的就业问题我们是知道的,市场上的计算机人员以及接近饱和,所以很多在继续深造的时候会选择生信方向。如果说他们没有生物背景的话,只要和由生物背景的人合作,出成果还是很快的。

赞同来自:


生物背景多,对于计算机背景的人来说,同等工作量,计算机行业能给的薪水,待遇更好。

赞同来自:


我感觉计算机背景的学生物更容易些,生物背景学计算机有些困难。但是计算机就业和薪酬要比生物好的多吧。学生物的多一些。

赞同来自:


生物背景的多吧。
生物信息学作为一门新的学科领域,它是把基因组DNA序列信息分析作为源头,在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测,然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学,蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看,生物信息学应包括这3个主要部分:⑴新算法和统计学方法研究;⑵各类数据的分析和解释;⑶研制有效利用和管理数据新工具。

赞同来自:


我觉得最后就是数学的分析计算机的一种实现,由于生物行业的特点,没有生物背景的又很难去实现,这当中不仅是计算机,我觉得更多是一种,计算机+数学+生物的结合,学生物的只有想发却很难可视化的实现它,计算机没有数学却又没办法去实现很好的优化,所以最终就是一个多学科之间的交集!

赞同来自:


目前接触到的,基本上都是生信背景的

要回复问题请先登录注册