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最近一直在思考"生物信息学学什么"这个问题,怕误人子弟。我个人从实验生物学转到生物信息学是走了不少弯路,希望我的学生们能少走一些。虽然,弯路是通往成功的必经之路。
之前看到这样一个公式:
问题+方法=论文
觉得有一些道理,所以生物信息学的学习也应该包括两个方面:问题和方法。
问题:可以来自老师的介绍、文献阅读、听报告。 提出好的问题需要长时间的训练,不过可以从一些小的问题开始。
方法:应该是针对提出的问题,需要掌握的技术。一些技术是通用的,比如NGS数据的预处理,比对,变异分析,基因表达分析。一些技术特定一些,比如进化分析,基因调控分析。
所以应该是根据一个相对简单的课题,循序渐进掌握一些方法。并把这些方法应用的一些复杂的课题上。(先造小飞机,再造大飞机。)
关于学习方法这个帖子中有很好的总结:
https://www.zhihu.com/question/20543692
包括:
好奇心、兴趣和目标
使用Google
Linux
至少掌握一门高级编程语言
掌握常用的组学数据分析软件
实践
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我想这些就够了,解决一般的问题绰绰有余。
最最重要的是要有学习的动机(self-motivated),因为生信的方法和经验,是比较琐碎的,许多东西需要自学。容易满足于掌握一些小的技巧,是初学者经常犯的错误。数据分析时,应该积极思考下一步做什么,并做好准备。提高分析效率,减少空当时间,是提高分析产出所必须的。
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