n******7
发帖数: 12463 | 1 你这几个软件主要是给纯生物的人用的
bioinfo的人不用
bioinfo的人用的工具不可能没有linux版
或者说，基本就是linux版 |
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n******7
发帖数: 12463 | 2 你说的b对于做bioinfo想转CS/DS的人非常重要
大部分bioinfo的人做的活太杂，写码的能力根本没有好好训练
至于a，wardo是个成功的案例
他说他花了14个月刷题练算法 |
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发帖数: 1 | 3 大部分bioinfo的人做的活太杂，写码的能力根本没有好好训练
说的太对了！估计前辈你也是同行？
我觉得CS和DS是天差地别的两个行当，但大家总是放在一起说
我的bioinfo对coding几乎没有训练。唉 |
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n******7
发帖数: 12463 | 4 你说的b对于做bioinfo想转CS/DS的人非常重要
大部分bioinfo的人做的活太杂，写码的能力根本没有好好训练
至于a，wardo是个成功的案例
他说他花了14个月刷题练算法 |
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发帖数: 1 | 5 大部分bioinfo的人做的活太杂，写码的能力根本没有好好训练
说的太对了！估计前辈你也是同行？
我觉得CS和DS是天差地别的两个行当，但大家总是放在一起说
我的bioinfo对coding几乎没有训练。唉 |
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d******c
发帖数: 2407 | 6 原作者是学生物，bioinfo的，难怪。
以上不是歧视生物，是觉得这人弱以后发现他是搞生物和bioinfo的，觉得这可以解释
他的弱。 |
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p*****m
发帖数: 7030 | 7 想多开拓点方向没错 不过想招什么人也不是纸上规划一下分分类就好了那么简单的 iP
S这才火了几年？这世界上也没哪个机构过去2-3年就扩充了一堆stemcell lab吧 何况n
ibs已经有人做stem cell,iPS也坐起来了 这就挺不错了。至于high throughput, nibs
能做bioinfo,能做genomics，有人做2nd gen sequencing 有small molecule library
这个还不错了吧。至于单分子imaging 这个全美国的机构里面有1个lab会做的也没几个
本来就一共没几个人。。前一段有个谢晓亮的postdoc回去面试 要是去了这一块也不是
问题。
要说nibs做RNA和epigenetics的也没几个啊 而且我也不知道为啥你就认定这些要衰落
而stemcell bioinfo和单分子就不会。。一句话 要说你这么泛泛谈谈就能超越晓东的眼
光 那你也八成没功夫上什么mitbbs... |
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D******n
发帖数: 2836 | 8 就学术来说，跟CS，bio 或者stat的教授搞bioinfo各有长处。
但就就业来讲，跟bioinfo沾边了，你在CS好stat好，都会比同学差很多。 |
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M*******s
发帖数: 108 | 9 推荐systems bio
MD 和 Bioinfo 虽然很好 但是不管怎么样，systems bio才是最终需要做的东西
MD 和 Bioinfo 只是途中发展出来的学科 目前研究方法已经都比较成熟了。。。 而
且到最后还是要服务于systems bio的
而且，systems bio目前还没有啥人能够提出非常强大的研究方法。。。所以对于
creativity的要求更高一点 |
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D******n
发帖数: 2836 | 10 if u cannot program u cant survive the bioinfo phd
if u can program,bioinfo phd compromises ur competence in the job market com
pared to other ppl who can program but in other majors |
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y*******o
发帖数: 236 | 11 【 以下文字转载自 Returnee 讨论区 】
发信人: youcaibao (有财宝), 信区: Returnee
标 题: 有个deal，有没必要归？
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Apr 19 04:55:41 2010, 美东)
本科学校新进个院士要当院长，同时刚跟我本科老板A一起整了个大项目，一半挂国家
叉叉中心一半啥啥公司那种，正搭建阶段，据闻funding挺多正在找合适的人。新搭了
一些技术刚好是我现在每天工作做的，老板A想找我回去，意思是先把位置占住。本人
单身wsn，生物本，数学硕，原是数理金融方向，干过短时间分析员经济不好时候被踢
，后在医院做bioinfo至今。老板A说回去的话待遇好谈并可读院士博士，不过个人嚼着
只是硕士待遇应该不会有多好，回去至少账面收入要大缩水。
另一本科老板B现是系主任，之前跟我提过四五年后系里有批发考题要退休要我努力一
把拿个屁爱着地四五年后回去找他。本人科研兴趣一般，gossip混关系更在行。我现在
的工作而言，环境待遇都还不错，但发展空间不太大，可以做到老，跳的话或是去本地
药厂继续bioinfo，或是biotech做i |
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j***r
发帖数: 316 | 12 其实这都是有着比较明显的时代特征的。
96级的应该都是2000年毕业。而2000年正是IT开始崩盘的时候，从2000年开始到2002年
谷底。2002年的时候学IT的任谁也找不到工作了。然后慢慢复苏，知道2006-2007年IT
才开始有规模的招人。所以你列的96级的几乎没有转CS，而前面三年的学生生物的几乎
得有一半转CS的。
当然2000年开始一个RECESSION跟两年前的差不多，各行各业都裁人，所以那时候生物
的转行的少。从某种程度上也成全了学生物的。清华和北大的96级都有3，4个AP，这已
经很不错了。
再一个就是BIOINFO和BIOSTAT的兴起。BIOINFO正经开始办班招人是98年做右，BIOSTAT
也是差不多那时候开始热。学生物的转行做这些不少，早几年出来的都混的不错。我们
班转统计的当时博士出来全有AP的OFFER，要是去公司那都是PAY的特别好。不过看起来
这股风可能也要过去了。
现在比较热的是金融，200X级的生物出来的估计转金融的会比较多。还有法律也有人试
了。
至今 |
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t***0
发帖数: 2 | 13 本人刚来美国，在爱荷华大学读生物本科。中学时比较贪玩，理化生成绩却都还不错，
数学在及格线上徘徊。
高一时着迷于破解脱壳之类的歪门邪道，搞过点反汇编，后来又跑去玩Linux。觉得挺
喜欢计算机的，不过没有自己写过像样的程序。
看了版上的一些帖觉得挺担忧，毕竟在国内就听说大学生物和高中生物完全是两码事，
不是大牛的话日子会挺难过。
所以考虑修双学位，生物+计算机或者是生物+数学。以后若还觉得自己适合学生物就一
条路走到黑，如果不适合就转Bioinformatics或者彻底跳出生物圈。
现在有一些问题：
1.如果我修双学位，在GPA和其他考核标准相近的情况下，我去申请生物或者CS的
Master是否会被歧视？也就是被先入为主地认为不及纯生物/CS出身的人？
2.我们学校的CS课教了一大堆脚本语言和C++，这些玩意去传统软件工业那里挺好，但
是Bioinfo的研究工具好像都是Fortran、C、Matlab、R之类的。CS科班出身应聘Bioinfo和数学/统计
科班生比有竞争力吗？有人对这方面了解比较多吗？
3.我们学校的本科生物学到最后有好几个分支……我个人对Neuro感兴趣，但是这个方 |
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o********r
发帖数: 775 | 14 个人看法是短期内这些complex disease基本上没啥希望可以有直截了当的医疗上的突
破，更多的是致病机理之类的了解，为治疗上的突破打下基础。
读博以及千老过程中的方向，如果以后做faculty会有些影响，去industry的话基本没
啥区别，他们需要的是你可以运用你掌握的技能来解决问题，因此在读博期间多掌握些
计算机技能更重要。毕竟目前bioinfo的问题更大程度上是一些简单但是海量的运算问
题，还不需要十分高深的计算机理论基础。Bioinfo更多追求的是实用方案，而不是理
论上的最佳方案 (again, personal opinion)。
如果你的目标是加强计算机方面的知识，我建议你申请CMU那个和Pitt合作的program，
CMU在生物/医学上远不及Pitt，不过说到计算机两个学校的差别可能更大，进了CMU你
可以随便选CS的课。 |
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S*********a
发帖数: 10 | 15 这个专业我读过硕士，随便说说。
1.奖学金很难拿，因为要绿卡才能拿项目的钱，大部分中国人是，工作的时候parttime
读书。
2.专业方向有很多，大的分bioinfo 和 clinical info，还有就是计算机（数据库，网
络安全，语音识别。。。），还有就是管理（推广评估现有软件）。
3. bioinfo 我就不提了，计算机的，统计的，生物的都在搞这个，分析各种各样的数
据；clinical info,这个东东你最好有和美国医疗系统临床紧密接触的机会，你才能了
解医生想要什么，平时都在用什么系统，你才能知道人家在说啥，有啥改进，这个方向
你的编程基础也要不错，写写web programming,建数据库,database communication;例
如改进cpoe,ER system, imaging storage...；计算机，语音识别--医生懒得写，录音
，你们识别出来记下来，网络安全保护病人隐私等等，再者就是，管理方向的就像商学
院的strategy内容了。
4.上课，有的学校要求你各个方向的课都要上，包括生理，解剖，组织胚胎学。。。，
计算机的数据库，编程，ai,m... 阅读全帖 |
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n*******l
发帖数: 19 | 16 小弟打算申请今年bioinfo的phd，本科背景cs。成绩一般，research还行，一作plos
comp biol，二作nature biotech，一作bioinformatics，一作BMC bioinfo不知道能申
啥水平的学校，要是各位大虾有推荐的program小弟更是感激不尽，先行谢过。。 |
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g****1
发帖数: 261 | 17
I think that LZ has already had a PhD or is a senior PhD student in
biology, but wants to get bioinfo PhD. Just try the top bioinfo programs
in the nation. BTW, that CS degree has certainly helped him so far. |
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v**********h
发帖数: 230 | 18 找一个做计算方面的实验室，自学一点点编程，熟悉编程环境，直接做PROJECT，边做
边学。BIOINFO的课不重要。我认识的做BIOINFO的人，也有啥经验都没有的，进了实验
室，学一个星期的编程，就直接上马做PROJECT了。老板不会给你很多时间让你系统的
学习，一般就是一边做一边学，编程会个皮毛，然后就不停地TEST，GOOGLE CODE，就
这样子。 |
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k*****o
发帖数: 1486 | 19 bioinfo非常宽，如果你去指定的某个实验室，就要做他们的东西。
bioinfo有些方向都需要一些“特殊”的知识，这些东西不是看看书就能一下子掌握的
，当然时间多的话也可以这么做。
如果想速成，那就问那个实验室的老板，问他要课题，或者问他们实验室的人都做了什么课题，并且问做这些课题要上什么课。
当然实践是必须的，关键是要转就早转。 |
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e*****t
发帖数: 642 | 20 这些东西除了algorithm bioinfo可能用到，别的都没什么用。其实大部分bioinfo的工
作就是data analysis。编程+统计足矣。 |
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v******s
发帖数: 51 | 21 啧啧，你老板为啥不招几个搞bioinfo的postdoc？
现在经济不好，连名校学stat的phd也都不好找工作，做bioinfo的
千老们遍地都是。和实验开销相比，他们的工资花不了几个钱；
当然如果和别人合作有其他的好处就另说了。 |
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e*****t
发帖数: 642 | 22 凡是做genomics的，哪个不做array和seq，很多老板都是半路出家。编程都不会。也不
知道那些实验室数据怎么分析的。我看还有比较古老的，居然用excel看array的数据。
他老人家要是想挑出一些基因，不得半个月的时间啦。
我们这前几年来的几个作bioinfo的faculty,很多人跟他合作，没办法，自己弄不会。
现在的趋势，生物的数据会越来越大，bioinfo 应该还是有饭吃的。 |
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v******s
发帖数: 51 | 23 嗯，biostat方面最近几年也有越来越多的人做比如small n large p的问题，
但是现在紧跟生物技术发展潮流的是bioinformatics。
原因一方面我觉得是你说的，stat的经典理论不适用于现在的high
dimensional data；另外一个方面是stat的研究偏重理论上的研究，
而bioinfo偏重应用。比如搞bioinfo的人写个算法就可以拿来用
然后发文章，只要它好使；但是搞stat的人不经过证明肯定不敢
这么做，呵呵。 |
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d****h
发帖数: 4291 | 24 应该这么说，灌水发文章，打工找个差事的话，bioinfo相对容易一些，比千老也许好点
但是申请课题，要想做老板的话，bioinfo基本上很难，即使你灌了很多水
回国忽悠更是难上加难
benchwork虽说多数都可能作成千老
撇开发考题不说，要是堆点paper攒点人脉，回国忽悠，还是很有搞头 |
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l****n
发帖数: 844 | 25 bioinfo is in IT/Bioinfo department rather than R&D. |
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w******y
发帖数: 8040 | 26 hehe, no offense
bioinfo faculty位置大膨胀 only exists in your dream
NGS did create bunch of data analyst positions, but not many faculty
positions.
It is much easier for the existing bioinfo faculty members to
jump into the NGS field and get funded... unless your school does not have
any good bioinformaticians.
Finally, there is a real demand for people who know
the state-of-the-art high performance computing in the NGS field,
but it is a pure CS stuff. |
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b****r
发帖数: 17995 | 27 呵呵，没错，纯biology的人是难做好bioinfo。不过如果我没弄错的话，楼主本来就不
是学生物的，是一个从CS或者别的系打算往bioinfo跳的家伙
所以我每次都说，除非不搞生物，不然bioinfor最好
至于有关NGS的faculty位置是不是会大大增加，咱等着瞧
have |
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c****r
发帖数: 576 | 28 the current dataset is still too small.... bioinfo can't go far
人类基因组的原始数据有多大？
蛋白质组/代谢组的原始数据又有多大？
bioinfo仅仅局限于分析蛋白结构么？井底之蛙。
了解蛋白功能，现有的数据都研究透了么？急切需要4D的数据？ |
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e*****t
发帖数: 642 | 29 这位老兄估计还是在那种一个gene，一个蛋白做到死的实验室。
那就请你不要用genome browser，不用blast，不要用bioinfo任何软件设计引物。
从你能知道t-test和PCA这两个名词来看，你估计是在某个seminar上听说过人家谈论
microarray的分析。很不幸的告诉你，microarray即将被淘汰了。
还有，看到这个：“t-test/PCA可以说是一大块了。。。。”，我强烈呼吁千老们要积
极起来，多学习学习了，井底之蛙太可怕。
我见过很多做bioinfo的人，不论是生物出身还是别的，对生物的理解丝毫不比wet lab
的差。相反，做bench的，很多人队bench以外知识了解的太少太少，可能是千老们压力
大，没有时间学别的。
我们系曾经邀请一个在genetics top级的牛人做报告，有个学生问他怎样才能在学术界
取得成功。他的回答是你的学会怎样handle large dataset，才能找到工作，找到工作
你才能做自己喜欢的research，这是未来science career发张的方向。说的太诚恳了。 |
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e*****t
发帖数: 642 | 30 具体是看bioinfo做什么方向。如果是NGS，目前总的来说比biostat好一些，但是你要
做蛋白结构或者比较冷门的bioinfo，也不必bench的好找，顶多会编程而已。 |
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d*****r
发帖数: 2583 | 31 I think that's because most of the bioinfo jobs are still academic-
oriented or require extensive research experience.
good or bad, that means bioinfo hasn't been commercialized enough as IT,
and job duty was not divided enough.
are |
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e*****t
发帖数: 642 | 32 就知道到后来要吵架。
不过那个yuuli好像不止一个人质疑你是做bioinfo的？虽然俺是第一个。呵呵。
从你好像好事维护纯生物多一点。呵呵。
不过要上来吵，还是要多学习学习。
你说你要学NGS，就是不错的方向嘛。
不过不要再说bioinfo，system bio是joke这种话了，一看就知道高度不够，纯发牢骚
。 |
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b*****l
发帖数: 9499 | 33 bioinfo 与编程能力关系不大。。。跟数学思想以及生物/临床背景关系最大。
要是以后能开个摊子搞 bioinfo，一定要求学生 wet/dry lab 都必须做，自己分析自己
的数据，做完 model 后自己 validate。现在挺大的一个问题是，做 modeling 的人，
脑子中没有 bio question；做实验的，又常缺乏数学思想。
最后
开放
都加
利的
知到 |
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z*t
发帖数: 863 | 34 俺也是这么想的，现在这么多genomic的data和tool，不会去用是很大的损失。而且找
bioinfo的人时，经常是很费事才能把事情讲明白，拿到的结果还不一定是按你的思路
分析的。。。不过还是有一个方面的侧重比较好，我rotation的老板就说你掌握基本的
programing就可以了，这样你就能省很多时间，至于再复杂的programing就交给
bioinfo专业的人做就好了
自己 |
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n******7
发帖数: 12463 | 35 你这么说是什么意思呢？
lz没有bioinfo的任何经验，就一个bio phd，凭什么找bioinfo的工作？
有个cs的学位，加上一些project经验，绝对是个大大的plus。
看过太多想转行的，结果一打听，总是有人jjyy这也不行，那也不好，总之再怎么折腾
都是白瞎了。一方面各行确实都不容
易，转行有风险；另一方面就是想你这样不负责任打击人的。
我欣赏为了改变现状努力的人，即便折腾以后不能过得更好，至少问心无愧，不用再犹
豫要不要转行，要不要转行了。况且我
身边真的下决心做了的，都过的挺开心现在。 |
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s******s
发帖数: 13035 | 36 我不是biostat，也不是CS的，随便瞎扯两句。
biostat貌似都是一些trial的东西，除非你以后做药去药厂，完全脱离研究，
否则没啥用。CS还是很牛，不过貌似bioinfo很少用到这种程度的computing,
多数就是script了。觉得bioinfo的应该学点正统的统计。 |
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a***a
发帖数: 40617 | 37 人家是搞bioinfo的，再不济可以做IT，跟我们根本不是一个level
当然他也算是搞bioinfo里比较失败的了
我认识几个都是毕业就去google，微软，或者拿了2个master（统计+CS）去NYC工作了 |
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a*******o
发帖数: 280 | 38 # 1. did Zhang Fan leave 红杉 already?
# 2. 红杉 so far has no plan to invest in Beigene.
# 3. the people who are working very diligently behind Beigene are Peter and
Pearl.
# 4. As far as Bioinfo field is concerned, Wei can survice most U.S. Schools
. Bioinfo is different from Bio. |
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e*****t
发帖数: 642 | 39 lz呀，你要是接受了这个offer，你不止在垦自己，还垦了很多其他中国人，在三藩，
这个价钱X2，可能都找不到美国人做bioinfo的。
看了你以前的帖子，这个老板是个ap，好像也不是什么big name。冲她说话的态度，估
计就认准了欺负外国人。tmd,对posdoc严格按nih标准，她怎么不按全美国的ap平均工
资pay自己呢？我保证她的工资比midwest的ap要高很多。
bioinfo其实工作机会还是很多，去搜搜能找出很多。而且你phd毕业，能用opt最多工
作两年，如果公司不给H1b。我知道好几个人都这么干的。工作两年，有经验，在找给
办身份的公司，应该不难。
不要给这种sb教授卖命，学术界就是奴隶主的天下。你哪天什么地方没做好，她一脚就
踢走，到时候在后悔就来不及了。中国人要学会像美国人那样，该狠的时候不要犹豫，
不要一厢情愿的认为谁谁对你很好。 |
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S*********g
发帖数: 24893 | 40 我最近酶切质粒（PMD-18T)总是切的相当不好，能切开，但是切开的目的带特别弱，质
粒很亮，我guarantee质粒浓度没问题，会不会是目的带弱质粒本身的碱基数太多了？
我用的酶是ASCI和NCOI，请高手指点，不胜感激！
PS：我在考虑可不可以加大上样量，或者在酶切体系中少加点水？
PPS：我以前博士做的是bioinfo，现在博后为了跟一个NAS的大佬，被强迫做bench
work，这一年来非常痛苦。进展很慢。只有一篇文章，刚写好，压在老板手里，还没改。
我是不是应该转回bioinfo？ |
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e*****t
发帖数: 642 | 41 什么方向？bioinfo范围太广了。有些领域比如作结构的，比纯生物也好不料多少。还
有些作进化的，很多也声称是bioinfo。工业学术界都很难。
如果是做analysis of large dataset of genomics，比如rna-Seq，chip-seq，有
programming skills 和database经验。如果没有地域，学校要求，还找不到工作，那
就要找找自身的原因，我听说好几个面试fail的，英语实在是。。。 |
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n********t
发帖数: 1079 | 42 这个当然，俺指的是想彻底脱离bench的做bioinfo，如果只是对别人分析出来的数据作
些汇总/深挖生物意义啥的，learning by doing就可以。不过这样的话以后基本
bioinfo是技能而不是自己的方向 |
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e*****t
发帖数: 642 | 43 bioinfo的想去做posdoc需要什么条件？bioinfo很难发cns的。 |
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b****r
发帖数: 17995 | 44 我们lab做了两轮NGS了，一次是chromosome capture，一次是exom capture，我都参与
了，基本上没有学到什么，说到底，我觉得起码在玩genome的时候搞不出什么花样，基
本什么project都是差不多的流水线，那些做bioinfo的用不了几天就把那几个有可能的
variation挑出来了。但是如果你是做机制的，去学这个bioinfo的技术我觉得其实就没
啥意义了，学了几个月把流水线掌握了，也不能比bioinformatist多分析出啥。
如果是做RNA seq和ChIP Seq的可能完全不一样，不够了解，不评论。不过总之临床上
应该最常用的还是genome seq。
我其实最近经常在想，到底现在学些什么能为将来自己的clinical genetics career最
好地服务？将来这个领域会发展成什么样子？但是NGS这个大方向是一定的。 |
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L********d
发帖数: 3820 | 45 bioinfo不就是一直在用data mining的各种技术么？
算法再怎么改都比不过你的数据量多有用，high dimension curse主要是data数量不够
要想build一个好predictor，有足够精确的training sample才是王道
bayesian statistics和classic方法的区别就是bayesian combine了prior knowledge和
observations，什么叫综合了很多databases?
bayesian methods早就已经广泛并大量地应用在bioinfo中了
随着一个样品的各种类型的测序结果越多，high dimension curse 应该更大了。我觉
得即使是sparse 的各种算法也只能改进一小部分。看理论分析和simulation，个人认
为算法的改进对最终的predic |
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B******s
发帖数: 52 | 46 不过如果说 synthetic biology = bioinfo + systems biology 我只能说这个领域的
人都要哭了
因为其一直被做systems biology的人批评说：不知道这个system的时候 你怎么能合成
它呢？ 现在居然被说成是 bioinfo + systems biology 他们得多崩溃啊 哈哈哈
anyway, 做systems biology的人也经常被做分子生物学的人说搞半天omics 和
modelling 有什么用啊，一点实际作用都没有。。。
所以说不止文人相轻，科学工作者也相轻 |
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B******s
发帖数: 52 | 47 不过如果说 synthetic biology = bioinfo + systems biology 我只能说这个领域的
人都要哭了
因为其一直被做systems biology的人批评说：不知道这个system的时候 你怎么能合成
它呢？ 现在居然被说成是 bioinfo + systems biology 他们得多崩溃啊 哈哈哈
anyway, 做systems biology的人也经常被做分子生物学的人说搞半天omics 和
modelling 有什么用啊，一点实际作用都没有。。。
所以说不止文人相轻，科学工作者也相轻 |
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n******7
发帖数: 12463 | 48 这种精神是现在做PI必备的，hoho
对于（2），生物转作bioinfo的确实不见得比CS底子的人差，看做什么类型的研究。我
也生物转bioinfo的，我觉得生物的人对问题的直觉好很多，知道什么重要，知道什么
靠谱；而CS的人适合做一些模型化很好的问题。
至于生物转作CS，我实在不能明白比CS出身的有什么优势，在其他条件相似的情况下。
承认这点没什么丢人的吧。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 49 做生物信息的没必要一定在数学方法上创新了
能定义一个问题并试图解决就不错了
甚至很多专门做方法的，数学出身的组，也用的早就有的方法，关键是他们使用这个方
法很适合这个问题
至于很多NGS的文章，根本不算bioinfo的，就是用用bioinfo的工具而已，不在讨论之列 |
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c******d
发帖数: 306 | 50 就业市场，bioinfo工作比health的多。但是读bioinfo的也多。
就像生物的，其实你搜一下，工作岗位大把大把的，但是人更多哟，机会还是很小。 |
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