生物信息學(xué)（Bioinformatics）

生物信息學(xué)綜合了數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)和生物學(xué)的各類工具，通過處理生物帶來的數(shù)據(jù)獲得我們想要的信息從而進(jìn)行預(yù)測。比如，在已知的序列里，用計算機找到它在哪個物種的哪個染色體上的哪個位置？或者是已知了特定序列，在另一些序列里預(yù)測組成成分。

生物信息學(xué)和傳統(tǒng)的生物學(xué)不同，包含了NGS和基因組學(xué)。只有真正了解數(shù)據(jù)的來源，才能更好地分析和處理，挖掘出背后隱含的生物知識，那么如果你想進(jìn)入生物信息領(lǐng)域，你需要的基本知識點有哪些呢？

1）了解基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、染色體、基因、表現(xiàn)遺傳、變異類型等一些列生物原理

2）明白NGS技術(shù)、測序儀、NDA檢測的基本方法

生物信息學(xué)家的技術(shù)點分布

除了基本的生物基礎(chǔ)理論，生物信息學(xué)家需要具備以下技術(shù)點。當(dāng)然大家不需要在以下每個方面都是專家，但至少應(yīng)該了解，并在某些方面有一些實踐的經(jīng)歷：

1） 掌握Linux進(jìn)行在Terminal中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

2） 至少掌握一門高級編程語言，首先推薦Python，其次如果有能力掌握C/C++則更好

3） 學(xué)會使用常用的組學(xué)數(shù)據(jù)分析軟件，比如bwa、samtools和picard等

4） 有一定的數(shù)理基礎(chǔ)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，包括常用的假設(shè)檢驗，貝葉斯推斷和回歸分析等

5） 多看開源的組學(xué)算法，比如在github上多了解

6） 留意最頂級的CNNS雜志

7） 專業(yè)與就業(yè)（國內(nèi)高校數(shù)據(jù)）

據(jù)數(shù)據(jù)顯示，生物信息學(xué)專業(yè)畢業(yè)生規(guī)模為1000-1500人，男女比例為：男生占50%，女生占50%，近三年全國就業(yè)率在90-98%，處于畢業(yè)生人數(shù)相對較少，但其就業(yè)率還是相當(dāng)不錯的。

生物信息學(xué)是分子生物學(xué)和計算機科學(xué)相互交叉形成的新興前沿學(xué)科，本專業(yè)是根據(jù)21世紀(jì)具市場活力的新興生物信息產(chǎn)業(yè)市場需求而設(shè)置的新專業(yè)。我國生物學(xué)本科教育主要圍繞兩個專業(yè)——生物科學(xué)和生物技術(shù)進(jìn)行，而生物信息學(xué)相關(guān)課程通常作為這兩個專業(yè)高年級學(xué)生的選修課，且要求學(xué)生們已修完大部分專業(yè)必修課以及一些計算機課程，如C語言等。

同時，越來越多的政府部門、教育機構(gòu)和企業(yè)都呼吁加快培養(yǎng)各類生物信息學(xué)人才。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，目前對生物信息學(xué)專業(yè)需求最大的是制藥和生物工程領(lǐng)域，占社會總需求的45%，所以想要找到對口的工作并不難。

本專業(yè)學(xué)生畢業(yè)后可在各級生物信息學(xué)的研究機構(gòu)、高等學(xué)校、企事業(yè)單位以及在研究和成果產(chǎn)業(yè)化過程中涉及到生物信息學(xué)的相關(guān)部門，從事科學(xué)研究、教學(xué)和管理工作。

就業(yè)方向：

① 生化、科研類單位：生物研究、基因組學(xué)研究、蛋白質(zhì)組學(xué)研究。

② 醫(yī)藥類企業(yè)：生物工程、生物技術(shù)、生物制藥、藥品研發(fā)、藥品銷售等等。

考研方向：

生物學(xué)、生物化學(xué)與分子生物學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、生物工程等。

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