从事生物信息学的研究有很多年了，应该是中国第一批从事生物信息学学习和研究的人了，在这方面也曾经做了不少工作，积累了一些经验，虽然现在从事的工作中用到生物信息学的内容很少，但是作为一个从研究起步的人来说，始终存在着一个生物信息学的情结，希望不管是从学术上还是商业上，能在生物信息学领域做点工作。

     生物信息学越来越来越普及，成为从事生物学研究，特别是分子生物学研究所必不可少的工具。对于生物信息学的学习者来说，以下几个问题是比较重要的：

   一、问题：

      需要使用生物信息学工具解决什么生物学问题？引物设计？序列比对？差异表达基因？等等。首先要搞清楚，自己要解决的问题是什么，然后才好去寻找合适的工具，或者开发合适的工具出来。

   二、数据

       巧妇难为无米之炊，机床要加工的是毛坯，厨师要加工的是各种原材料。生物信息学工具的输入就是各种各样的数据，要了解这些数据是怎么来的，其中是否存在着误差，反映了生物学上的什么信息。等等。

       另外生物信息学中存在的大量工具是用于数据格式转换、数据存储、数据检索的。了解了这些之后，对于用户来说，对数据就会很敏感。实际中往往会出现这样的情况，从事生物学研究得人对于计算机或者软件很陌生，而从事计算机的人对于各种生物学上的各种代码会头晕，想起来搞数学的人看着DMSO半天不知道是什么意思。

        数据这块儿最好是一个学习生物学的人，有毅力有兴趣学学基础的计算机知识，便于进行数据的整理。

    三、工具

         生物信息学领域工具多如牛毛，而且类别很多，有的是成品，拿起来就可以用，有的是半成品，还需要加工加工。有了问题，有了数据，寻找合适的工具来解决，是生物信息学人员所面临的问题，还有的时候是有了工具，去整理和收集合适的数据。

    四、概念

         随着生物信息学研究的深入，在生物信息学领域也开始出现一些专有名词，而这些词语往往是搞生物学研究或者计算机的都不熟悉的，这些概念的出现伴随着对于这个领域进一步深刻的认识。例如gene ontology。这个概念我认为更多的是为了更好的用生物信息学工具进行知识的整理而应运而生的。

     因此，要从事生物信息学工作的人，看事情有时候难，有时候也不难，关键在于是否对于面临的每一项具体工作，能够识别和掌握上述四项内容。

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