l**********1
发帖数: 5204 | 1 then LZ can try this one:
agriGO if your target are plant or pork etc.
links:
//bioinfo.cau.edu.cn/agriGO/index.php
and
//bioinfo.cau.edu.cn/agriGO/FAQ.php |
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l**********1
发帖数: 5204 | 2 If Human
try Netpath
//www.netpath.org/
if mouse or rat
try David
//idconverter.bioinfo.cnio.es/
Protein Level
SwissProt
Taken from Ensembl Embl
Taken from Ensembl PDB id
Taken from Ensembl IPI
Taken from Ensembl
OMIM*
Taken from Ensembl
GO
Taken from Ensembl KEGG Pathways
Taken from KEGG Reactome Pathway
Taken from Reactome Reactome Reaction
Taken from Reactome
PubMed id
Taken from NCBI
or
//david.abcc.ncifcrf.gov/conversion.jsp
if crop ... 阅读全帖 |
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b**********D
发帖数: 145 | 3 做bioinfo的co-expression跟differential expression都分不清也确实够奇葩的
bioinfo周期短，找个好下家，很快就能出不错的文章 |
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s******s
发帖数: 13035 | 5 我现在不在做bioinfo, 不过都用过，这样说吧：
别人给你data都整理好了，你要分析，出图，这个就要学R。
不过一般没这个好事儿。实际上，整个bioinfo的过程中，
数据预处理那是占了最大的部分，或者就是怎么产生你要分析的
阿提说的spreadsheet, 这个比后面的真正分析都要费事。python和
perl就是数据预处理用的，两者差不多，现在python在上升期。
其实python是最好学的一种语言了。 |
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x******m
发帖数: 736 | 6 还不如学bioinfo，health info的就业面没有bioinfo宽。 |
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a**m
发帖数: 184 | 7 说收到好多CV还能信（当然很多要求必须有生信phd，估计大部分不满足，只是tech或
者半路出家），说好多AP去凑热闹就难以置信了。。。现在哪个没有bioinfo的学校不
在筹备开program。。。今天中午吃饭还说B大今年第一次招纯生信phd。
至于楼主所说，个人推测nanopore 3年之内会成熟，到时候data的容量较之现在就不是
几个几十个fold的增加了。。。
不过话说回来没绿卡bioinfo找工作应该也很有难度的 |
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y**u
发帖数: 7459 | 8 我不太了解。但是数据是很多年的积累，而且二者的加速度差远了。我们系里有专门的
做分析的，很多结果只能给我们一个方向，之后很多verify不了，或发现方向错误／不
work。从制药的角度，很多东西最后还是归结到bench了。
我现在的感觉是最好能够让好的wet lab scientist接受bioinfo training，可以自己
做一点，也更好交流。现在，无论wet bench还是bioinfo, 我觉得都很多无用功。另外
我依然相信以前一个大牛老头讲的，科学是有品味的，只有深刻了解sicence, 才能更
好的选择方向，更敏感。不过想想而已，我自己不打算做research了。 |
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w*******e
发帖数: 100 | 9 svm，Bayesian，decision tree,这些其中任何一个你能够学得很精通,而且能够真正理
解都很不错,如果你能够真正理解这些东西,做统计学根本就不是问题.而且用不着来这
里问,去CS 版,其实这就是cs 里面作生物信息学的和biology department 里面作
bioinfo的区别. biology 中作bioinfo 的一半就是把人家简单的软件拿过来run 下,根
本不理解其背后的思想,那
样就没意思了,找生物统计就很难了. |
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f*********e
发帖数: 1144 | 10 楼主要能有做proteomics/mass spec data的经历就完美了。
当时找工作记得还是蛮多要会这方面的phd level的大药厂
我赞同楼上某位说的能真正知道biology problem,然后可以translate to bioinfo, 还
是挺不容易的，CS强的要去理解某个深入的biology problem还是蛮困难的
bioinfo这个专业，关键在自己到底做什么方向，水平如何，好的去大药厂没问题； 差
的。。。恩。。比如我。。恩。。。
XML;
genomics;
Data |
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l**********1
发帖数: 5204 | 11 >>在生统行业工作。以我的经验来说，生统Phd的
工作已经不是编程的了（编程的话MS的SAS Programmer一大把，年薪5万能招一堆），
核心是modeling,
LZ can put below top figure shown model to package souce code with Python or
C++ Matlab or Wolfram Mathematica ?
If Yes, please just put on below stair/s.
>>
发信人: pegasusii (Pegasusii), 信区: Biology
标 题: Re: 生物信息学Phd毕业直接找top10pharm生统的工作，如何？
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Dec 19 17:11:06 2012, 美东)
楼主的背景，在美国想找Bioinformatics Research Scientist很难 因为本身是国内的
学历就比较吃亏，在加上文章不够牛（是真的不够牛，total IF这边没人看的。楼主也
许在国内能发5篇确实很不容易，但是Bioinfo在美... 阅读全帖 |
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B*******c
发帖数: 5056 | 12 多谢您的回复，虽然您歇斯底里地要证明bioinfo是多么的牛逼，但我还是从侧面认识
到：
1，作为一个单独的专业，生信是没有必要存在的。即使现在出现了，寿命也不会太长。
2，biologist面对大量的、不完美的数据，只好请统计学家来帮忙。统计学家给出解决
方案，但算法比较繁杂，于是找来码工，编成软件，方便使用。
3，但现在的问题是：测序技术飞速发展、统计学家各抒己见，还处于群雄逐鹿阶段。
但总有一天，会尘埃落定，出现几个靠谱的、大家还都能接受的软件（也就是几套方法
）来使用。当然，这个领域还会缓慢向前发展，也会留少量的从业人员继续做。
4，bioinfo众喽啰不甘退出，挣扎一段，然后消失。 |
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x********e
发帖数: 35261 | 13 先声明我不是学bioinfo的
不知道你哪里来的优越感
好的生物学家关注的是问题本身，根据需求会用不同的方法手段去address那个问题。不
管是用bioinfo，computational biology，生化，genetics，biophysics，甚至struct
ure biology和evo-devo的手段，或者不同的模式生物，都只是手段而已，从不同角度去
研究问题。所以你看那些大牛是什么都懂的。就只有你这种混饭吃的人会在意领域，甚
至还有优越感的错觉。 |
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B*******c
发帖数: 5056 | 14 现在的生物领域，没有水浴锅操作员，没有PCR仪操作员。但有大量的bioinfo软件操作
员。
还是那句话，这些以“生信”自居的操作员会很快消失，bioinfo专业急剧缩水到应有
的规模。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 15 还好，bioinfo需求还是比纯bio大
而且这块做大了适合纯benchwork的学生转行
从顺滑的角度多，转bioinfo是最方便的（但是很辛苦） |
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r********e
发帖数: 56 | 16 大家好！
我是生物博，毕业回国工作几年才发现生物是个坑，想出美国来学个ms转行。为了在签
证官那里好说通为什么再学个ms，想申请和生物看起来有点关系又有区别的
bioinformatics，在生物口好像也就这个方向还比较感兴趣，也贴近cs。
国内人申请bioinfo ms的消息特别少，这个专业现在也查不到公认排名，所以想到问一
下各位：bioinformatics有没有相对容易拿到ad的学校？就像cs有几个有名的狂发ad的
学校。如果没有这种学校，那么bioinfo的大致排名也非常有帮助！
求指路！
后半辈子在此一举！先多谢大家！ |
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r********e
发帖数: 56 | 17 知道bioinfo是坑，但是直申cs在签证官看来不是太明显奔着去美国找工作去的么……
想着先用bioinfo申到签证，到美国再转cs…… |
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D*a
发帖数: 6830 | 18 MOOC死忠，推荐MOOC
1. 统计要好，不好补课。例如入门 stanford open course: Statistics in Medicine
2.然后学bioinfo
去edx coursera上面找找bioinfo学就是了。例如 HarvardX: PH525x Data Analysis
for Genomics
也是入门课，不知道是否符合你的课题。
上面全是关键词，自己搜一下就行了。据说给太多链接容易被老邢盯上。 |
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d******y
发帖数: 11545 | 19
我们学校的bioinfo是放在cs系里面的，给的学位应该是cs bioinfo方向的，可以直接
找cs的工作吗？ |
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m*********u
发帖数: 1491 | 20 "1年半后要毕业了，fresh phd，有几篇不疼不痒若干作文章，有些学生工作
leadership 经历，口语还行。会做NGS分析，但不是牛人， 感觉自己的简历有些鸡肋
。"
-- Congratulation for the Bio Ph.D.-to be!
-- With a Bio Ph.D. Degree, company knew you are smart.
"有些学生工作leadership 经历，口语还行。会做NGS分析，"
-- Very nice experience and skills!
"关于phd进工业界做bioinfo或者computational biology的难
度以及opening是否很多？重点看什么呢？也是文章吗？"
-- 找工作的重点是:
1)你有一个市场需要的技能;
2)你在面试时能把你会的技能讲出来,证明你会.
-- Not necessarily focus on Bioinfo or Bio job in 药厂, because they are too
narrow.
-- Bio. PhD. + Database Analysis... 阅读全帖 |
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m*********u
发帖数: 1491 | 21 "1年半后要毕业了，fresh phd，有几篇不疼不痒若干作文章，有些学生工作
leadership 经历，口语还行。会做NGS分析，但不是牛人， 感觉自己的简历有些鸡肋
。"
-- Congratulation for the Bio Ph.D.-to be!
-- With a Bio Ph.D. Degree, company knew you are smart.
"有些学生工作leadership 经历，口语还行。会做NGS分析，"
-- Very nice experience and skills!
"关于phd进工业界做bioinfo或者computational biology的难
度以及opening是否很多？重点看什么呢？也是文章吗？"
-- 找工作的重点是:
1)你有一个市场需要的技能;
2)你在面试时能把你会的技能讲出来,证明你会.
-- Not necessarily focus on Bioinfo or Bio job in 药厂, because they are too
narrow.
-- Bio. PhD. + Database Analysis... 阅读全帖 |
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r*****q
发帖数: 216 | 22 RNA-seq process完了之后 出来 count data 基本就和 gene expression 一样的 很
多原来做microarray的 统计方法 可以直接用。 找 differently expressed gene/
feature selection 的话 这个很容易。 我原来就是做downstream analysis的 所以不
担心这方面。很多功能都能加进去 还有visualization的东西。 关键是前面的 data
要process 好 然后就是 annotation 要好才行 要不然 做出来的analysis result 都
是没用的。
我设想的是 给那些 没有顾专门的bioinfo的人的lab 用的。 一般有钱请专门的
bioinfo的人的lab 我觉得都是很有钱的大lab了 难道我想当然了？
合作的话 是可能 但一般合作的话 效率都不高 很慢 天天meet 而且找到合适的
partner 也不容易吧 如果可以有个不贵的product 然后自己动动鼠标就能用 你觉得
大家会perfer自己做吗？
呵呵 现在是晚了点 估计找钱很难了 但如... 阅读全帖 |
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n******7
发帖数: 12463 | 23 你是在说bioinfo吗？
bioinfo用C#搞毛啊 |
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n******7
发帖数: 12463 | 24 那你这个就是bioinfo的范畴了
或者说 structural bioinformatics
你要不是搞生物的，弄弄bioinfo还是挺好玩的 |
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W***o
发帖数: 6519 | 25 这个绝对靠谱！
我之前做了好多年的wet lab,实在看不到前途，paper发的再多，方向不行，最后也还
是很难找到正经工作，如果自己一个人这样过着希望不大的生活也可以，关键是看着下
一代，看着innocent eyes一眨一眨的，我有动力去bring them a good life,
whatever it takes；我的第一个博士后实验室是一个sweat shop，博后门必须100%
follow老板的idea和设计，每天要汇报几次结果，而且老板从来没有一句好话，美其名
曰是for the good of you guys bright future. 吭哧吭哧的做了3年多，paper发完
以后，立马就找第二个薄厚实验室。。。我庆幸在被逼近墙角的时候没有走极端，有好
几次像放电影一样在脑子里想买把枪把老板干掉，然后同归于尽。。。老板mean的很
很偶然的机会找到了一个bioinfo postdoc职位，做了14个
月，期间苦学编程和算法，终于找到公司的马工/data mining的工作，第一份公司的工
作签证O-1也是靠我的生物phd和publications申到的，算是跳出... 阅读全帖 |
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n******7
发帖数: 12463 | 26 我是说学位敲门砖
正式因为stats CS math的人一般不肯做bioinfo
所以这样的人找bioinfo还是挺容易的 |
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k***a
发帖数: 636 | 27 说实话这些东西都会的做bioinfo的不一定是最能挖掘生物知识的，生物信息还是上游
，还要有下游的实验验证才行，还是得懂生物啊。 而且这些都会的人基本都不会找
bioinfo了，绝大多数都去做DS，码农了.. |
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n******7
发帖数: 12463 | 28 bioinfo的人依托在传统生物实验室的话，就是个人肉数据处理机
某PI曾经说，bioinfo的人就是算pvalue的
生物信息的软件大部分是垃圾
没办法，赶鸭子上架
老板grant要较差，学生要毕业，postdoc要出东西
所以论文必须发
问题是，生物体这么复杂，生物data噪音这么大
看似有理的方法其实不work，或者不比别的方法好，非常正常的
但是为了发文章，怎么都要掰出点花样来
有些底线比较低的就在有些不起眼的地方作弊，我审稿就遇到过
还是看了源代码才发现的
只是用一下别人的工具处理东西的话，我一般就找最流行引用最多的
花大量时间评估别人的东西，不划算 |
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k***a
发帖数: 636 | 29 说实话这些东西都会的做bioinfo的不一定是最能挖掘生物知识的，生物信息还是上游
，还要有下游的实验验证才行，还是得懂生物啊。 而且这些都会的人基本都不会找
bioinfo了，绝大多数都去做DS，码农了.. |
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n******7
发帖数: 12463 | 30 bioinfo的人依托在传统生物实验室的话，就是个人肉数据处理机
某PI曾经说，bioinfo的人就是算pvalue的
生物信息的软件大部分是垃圾
没办法，赶鸭子上架
老板grant要较差，学生要毕业，postdoc要出东西
所以论文必须发
问题是，生物体这么复杂，生物data噪音这么大
看似有理的方法其实不work，或者不比别的方法好，非常正常的
但是为了发文章，怎么都要掰出点花样来
有些底线比较低的就在有些不起眼的地方作弊，我审稿就遇到过
还是看了源代码才发现的
只是用一下别人的工具处理东西的话，我一般就找最流行引用最多的
花大量时间评估别人的东西，不划算 |
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z*t
发帖数: 863 | 31 所以纯bioinfo其实是“伪”学科，真正的发展还是biotech这一块的。其实以后的趋势
应该是所有做bio的人都会bioinfo。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 32 我估计转行的用C++的很稀有
就我这些年的经验
C++在bioinfo的研究中用的不多
做pipeline用不上
做methodology往往也是Matlab R Python+Numpy这类开发快速的语言，还有不少java的
就是做aligner这类对性能要求高的用，但是做这块的人相对少很多
身边用C++的都是已经有很强的CS背景
这样的人折腾了这么久，估计也不会只是找个入门级的bioinfo工作 |
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n******7
发帖数: 12463 | 33 挺nb了
很多bioinfo的职位都不要求bioinfo经验的
你去生物老板手下做生物信息，基本就是linux下面跑跑pipeline，写点小code parse
结果，对你应该毛毛雨 |
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n******7
发帖数: 12463 | 34 你说的对，bioinfo，特别是学术界的位置，对programming的要求要低很多
但是，什么事情都是有代价的
要求低说明很多时候就是低水平重复劳动
干个几年编程水平也没有什么长进
而同时要求多意味着瞎忙，广而不精
什么都是半吊子
如果都要去读CS master了，不建议入bioinfo这个坑 |
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n******7
发帖数: 12463 | 35 就我现在对bioinfo的认识水平，以及接触的圈子的高度
我认为这是bioinfo最重要的
做方法不能靠人肉穷举，很多时候就是凭自己的感觉来决定技术路线了
其实对于生物大噪音数据，简单的模型往往是效果最好的，当然也是最robust的
可惜现在为了发文章，往往都是在前人的基础上复杂再复杂
这样做出来的绝大部分是垃圾
首先，你要有一定的生物学背景和intuition，知道哪些问题重要哪些问题不重要，再
这些重要的问题里，哪些问题是可以通过deep learning解决的 |
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n******7
发帖数: 12463 | 36 你个cs背景做方法的成天来biology版误导
很没人品你造不？
绝大部分生物背景的弄这个就是跑跑pipeline，parse些结果，看看各种association，
根本没机会搞什么高大上的各种learning。
所以一定要摆正姿势，不要觉得自己在探索真知，赶紧趁机自学编程和数学线代统计之
类的才是正途。也就是说，很多东西是课题用不上的，你自己借机自学而已
切勿觉得bioinfo是个好去处
这些个high throughput data，里面多少是信号，多少噪音，真的天知道。这也直接导
致bioinfo的很多东西，都是试试而非，不能在实际生活，比如疾病诊断中用上。这也
就意味着，没啥钱途，是能学术圈混着 |
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n******g
发帖数: 2201 | 37 我这里bioinfo年薪12万的大部分都不会编程，最多写20行的小script.
一天一千行python的人怎么留住的，你不会说你付给你的bioinfo人员薪水比dev还高把 |
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t*********2
发帖数: 20 | 38 你说的这种不是正规的bioinfo training。 正常情况下，需要去只做计算开发算法的
实验室，同时修统计和计算机课程。好的bioinfo program都有很多这样的实验室。 |
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发帖数: 1 | 39 是的。 但是很多生物的都想通过bioinfo转到CS，所以他们趋向于找bioinfo的位置，
这才有了好实验室开始查看学科背景这一出。 |
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n******7
发帖数: 12463 | 40 +1
做bioinfo的要懂生物，统计，计算机
做DS的要懂统计，计算机
做CS的只用懂计算机
因为人脑的限制，这几个行业的收入是：
bioinfo < DS < CS |
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发帖数: 1 | 41 你的情况，接触到data了，bioinfo/computational bio如果毕业直接进业界，工作薪
水会不错的。不要quit，前提是：
1. 你确定你的导师是个好导师
2. 你对bioinfo还有兴趣
如果这两者成立，你可以跟导师好好沟通，希望修data science/ CS 课加强背景，更
有利于在研究中有新发现。如果你导师支持，是最好的了。 你同时可以琢磨是否对这
个domain 保持兴趣，还可以慢慢转型。
好导师一生难求。要好好辨别。不是那种表面nice，说些空话的。好的老师能因材施教
，真正给学生资源，帮助学生成长和拓展自己的领域。好导师还会相对公平（有些老板
对美国人和中国人的要求绝对不同！）
很可惜，生物这行业竞争太厉害，mean的老板或表面好笑里藏刀的不少，把学生当工具
的太多了。好的导师太少了，
CS/Machine learning都是tool, 除非到了博士。当然，就是一份普通CS engineer 工
作，也比做生物bench work 高很多而且稳定。
如果在行业立足后要往上走，还是靠domain knowledge. 很多MD PI 统计和... 阅读全帖 |
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e*****i
发帖数: 993 | 42 bioinfo好不好找工作？
bioinfo的Master一般都在什么地方工作啊？
谢谢~~~ |
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e*****i
发帖数: 993 | 43 我是帮别人问问的。
生物博士+博后+多年bioinfo的工作经验+bioinfo的master， 能不能在工业界找到工作
啊？ |
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f*********e
发帖数: 1144 | 44 看来我是异类啊。我学位bioinfo,但是phd做的都是分析，因为深恶痛绝编程，
debugging takes forever...所以毕业后就义无反顾往化学火坑里跳，因为觉得做实验
东走走西走走停舒服，让我在电脑前坐久了我难受啊。。。。
低），也在准备弃了bioinfo，找码工了，我也是PhD，生物 |
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f*********e
发帖数: 1144 | 45 看来我是异类啊。我学位bioinfo,但是phd做的都是分析，因为深恶痛绝编程，
debugging takes forever...所以毕业后就义无反顾往化学火坑里跳，因为觉得做实验
东走走西走走停舒服，让我在电脑前坐久了我难受啊。。。。
低），也在准备弃了bioinfo，找码工了，我也是PhD，生物 |
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h***x
发帖数: 586 | 46 如果不在Academic混，别管biostat前景如何，比bioinfo都要强N倍，bioinfo在
industry
基本上很少有openning了
没兴趣就赶紧转吧 |
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g********r
发帖数: 8017 | 47 南加州的?那门生物的是bioinfo的课.数学那个也有关.现在bioinfo里面复杂网络模型
挺热.
让生统的学有点离谱.除非你想做那些东西.
) |
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g********r
发帖数: 8017 | 48 高维数据也是个交集。很多统计大牛，比如bickle，speed都做。
要是把multiple testing也算进去，那就更多了，什么efron，tibshirani和前几天提
过的storey都做。
超高维数据里面的variable selection，也算bioinfo提出的问题。人就更多了。
很多bayesian都在bioinfo里发现非常好的应用，比如刘军。
prediction |
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H**n
发帖数: 43 | 49 可以转，我也有类似的背景，只不过比bioinfo更偏统计一些，现在也转成了ds做
machine learning
在工业界做数据分析，machine learning与你描述的bioinfo其实差不多，花大
量时间讨论，提取数据，整理数据。。。到分析数据这一步，不管多复杂多新颖的方法
，一般也是用一下package。但如果你的背景很强可以进某些公司的research 组，那就
有可能自己造轮子
至于那些听着高大上的ml词汇, 那是跟人吹牛用的，或者偶尔可以拿来刁难一下面试的
candidate。 |
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H**n
发帖数: 43 | 50 可以转，我也有类似的背景，只不过比bioinfo更偏统计一些，现在也转成了ds做
machine learning
在工业界做数据分析，machine learning与你描述的bioinfo其实差不多，花大
量时间讨论，提取数据，整理数据。。。到分析数据这一步，不管多复杂多新颖的方法
，一般也是用一下package。但如果你的背景很强可以进某些公司的research 组，那就
有可能自己造轮子
至于那些听着高大上的ml词汇, 那是跟人吹牛用的，或者偶尔可以拿来刁难一下面试的
candidate。 |
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