|
|
公司里那些生物信息分析者都是半路出家吗？
那些本科完全和编程、计算机不沾边的人，是如何在生物公司成为生物信息分析的中坚力量，例如自己去写很复杂的脚本。最近了解到有好些这样的人，甚为佩服啊
关注者
172
被浏览
48,480
9 个回答
题主觉得“编程”、“计算机”是靠老师、学校教才能学好的么？这两样恰恰转行生物信息最容易做好的(因为重要的是累积经验)，真正有难度的是反而是数学、统计，这两样缺少正规训练，会直接影响日后能走到的高度。满屏公式的统计文献你都不忍打开的话，光会写程序调API是弄不懂原理的。
另，半路出家也缺少软件工程的训练，代码的版本控制没有，可维护性也很差。复杂的脚本，往往是因为写的烂。
以上两点，是95%的生信分析人员留给我的印象。
我比较赞同 @Tang Boyun 的回答，“编程”、“计算机”这东西的确靠自学，因为代码结果摆在那里，没有争议。无非就是熟练度的问题，还有理解力的问题。
我学perl的时间也就两天，然后就开始各种数据转换，各种小程序一写一大堆，毫无压力。可是呢，碰到真正的生物信息本质问题我就傻眼了，因为我压根不懂高级统计，
会的只是大学学的皮毛，我不知道搞个差异基因那些cuffdiff,DEseq,edgeR，bayseq区别是什么。我只知道如何去用，如何把流程跑好，如何得到漂亮的结果。
满屏公式的统计文献我压根不会看，但是这样丝毫不影响我作为小生信公司的技术主管的地位，因为我不管什么软件，十分钟就上手，随便进行任何数据转换，我熟悉大部分的生信数据库
什么ncbi,ensembl,ucsc,omin,GO,KEGG,uniprot,pfam,IMGT,TCGA,GEO我都有所了解，来了项目，无法就是这些数据库的比对，发现对客户有价值的信息呗
我几乎不写复杂的脚本，90%的代码不超过10行，但是非常精简，高效率，是分分钟就可以写成一堆数据转换的代码，适应任何软件的需要，适应大多数统计画图的需要。
递归，分而治之，折半查找等等基础算法我都懂，看一眼就会实现，凡是我用过的软件只要给我时间，我都可以仿照着实现它的功能。比如fastqc,samtools，bowtie我都仿照写过， 在我的博客里面有具体代码及思路。
但是涉及到高级链表图论我就晕了，但这也丝毫不妨碍我在生信公司从事科研服务，更不会妨碍我带我的菜鸟团们继续在生信的高峰上攀登。
然后就要简单讲讲国内生信本科或者硕士了，首先我不排除有极个别天资及勤奋度都不错的黑马，但是绝大部分都是普通人， 普通人是什么概念呢。就是了解生信是什么，但是如果要做项目就需要再具体一个个概念深化，统一。
最后，在我自己看来，大部分生信公司的哪怕是老总，也只是菜鸟，但是又如何呢。社会需要什么？神？错。菜鸟足矣！
当然，我个人是不会满足于菜鸟这个水平的，也不会止步于此，但是，首先得确保自己菜鸟的身份嘛！