m*********t 发帖数: 480 | 1 最近做个seminar类似的东西,要给系里完全CS出身教授讲我的研究,做一些文献调研
了解一下大背景,真是感叹生物技术发展真快。
在不到10年前,我们对基因的non coding region一无所知,对为什么细胞会从同一个
染色体出来不同的性质,完全不了解。
现在,随着Chip-Seq,Hi-C等技术的发展,整个DNA上的三维结构,各种蛋白质的结合
,现在都基本有个大概的了解了,下一步,随着这批数据进一步的积累,可能突破就在
未来几年。
看看Toronto的Frey, UW的Noble或者Stanford的Anshul做的各种东西,尽管现在大部
分在Epigenetics上还是比较初级,但是还是很令人激动的。最近又有互联网泡沫的刺
激,各种信息的研究工具,尤其是deep learning的发展,非常迅速,可能未来几年会
有大的突破,大家一定要有信心,不要在唉声叹气了。 |
j*********g 发帖数: 463 | 2 不错。怎么不提MIT的Kellis,写了ChromHMM?
用machine learning注释染色体,很好。
【在 m*********t 的大作中提到】 : 最近做个seminar类似的东西,要给系里完全CS出身教授讲我的研究,做一些文献调研 : 了解一下大背景,真是感叹生物技术发展真快。 : 在不到10年前,我们对基因的non coding region一无所知,对为什么细胞会从同一个 : 染色体出来不同的性质,完全不了解。 : 现在,随着Chip-Seq,Hi-C等技术的发展,整个DNA上的三维结构,各种蛋白质的结合 : ,现在都基本有个大概的了解了,下一步,随着这批数据进一步的积累,可能突破就在 : 未来几年。 : 看看Toronto的Frey, UW的Noble或者Stanford的Anshul做的各种东西,尽管现在大部 : 分在Epigenetics上还是比较初级,但是还是很令人激动的。最近又有互联网泡沫的刺 : 激,各种信息的研究工具,尤其是deep learning的发展,非常迅速,可能未来几年会
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S**********e 发帖数: 1789 | 3 没人否认生物技术的进步,但跟学生物的待遇提高,工作机会增加没有关系。更多学计
算机的可以到生物口来抢点饭吃了。
学物理的,数学的,计算机的,化学的都可以到生物口来了,生物的去哪都没饭吃。就
算癌症治好了,人的寿命延长了20年,依然没法解决生物人的就业问题。
你是生物界的马工,不算真正学生物的,你不懂生物人的困境。大部分生物人只会做
western,养细胞,养老鼠,连基本的统计都不懂,更别说编程了。如果生物人会编程,
懂统计,你们生信的就快失业了。
【在 m*********t 的大作中提到】 : 最近做个seminar类似的东西,要给系里完全CS出身教授讲我的研究,做一些文献调研 : 了解一下大背景,真是感叹生物技术发展真快。 : 在不到10年前,我们对基因的non coding region一无所知,对为什么细胞会从同一个 : 染色体出来不同的性质,完全不了解。 : 现在,随着Chip-Seq,Hi-C等技术的发展,整个DNA上的三维结构,各种蛋白质的结合 : ,现在都基本有个大概的了解了,下一步,随着这批数据进一步的积累,可能突破就在 : 未来几年。 : 看看Toronto的Frey, UW的Noble或者Stanford的Anshul做的各种东西,尽管现在大部 : 分在Epigenetics上还是比较初级,但是还是很令人激动的。最近又有互联网泡沫的刺 : 激,各种信息的研究工具,尤其是deep learning的发展,非常迅速,可能未来几年会
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e*******o 发帖数: 4654 | 4 所以要转cs
这些领域更需要cs技能
【在 m*********t 的大作中提到】 : 最近做个seminar类似的东西,要给系里完全CS出身教授讲我的研究,做一些文献调研 : 了解一下大背景,真是感叹生物技术发展真快。 : 在不到10年前,我们对基因的non coding region一无所知,对为什么细胞会从同一个 : 染色体出来不同的性质,完全不了解。 : 现在,随着Chip-Seq,Hi-C等技术的发展,整个DNA上的三维结构,各种蛋白质的结合 : ,现在都基本有个大概的了解了,下一步,随着这批数据进一步的积累,可能突破就在 : 未来几年。 : 看看Toronto的Frey, UW的Noble或者Stanford的Anshul做的各种东西,尽管现在大部 : 分在Epigenetics上还是比较初级,但是还是很令人激动的。最近又有互联网泡沫的刺 : 激,各种信息的研究工具,尤其是deep learning的发展,非常迅速,可能未来几年会
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m*********t 发帖数: 480 | 5 产生高通量的数据,照样需要养细胞,然后才能后处理测序啊
【在 S**********e 的大作中提到】 : 没人否认生物技术的进步,但跟学生物的待遇提高,工作机会增加没有关系。更多学计 : 算机的可以到生物口来抢点饭吃了。 : 学物理的,数学的,计算机的,化学的都可以到生物口来了,生物的去哪都没饭吃。就 : 算癌症治好了,人的寿命延长了20年,依然没法解决生物人的就业问题。 : 你是生物界的马工,不算真正学生物的,你不懂生物人的困境。大部分生物人只会做 : western,养细胞,养老鼠,连基本的统计都不懂,更别说编程了。如果生物人会编程, : 懂统计,你们生信的就快失业了。
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m*********t 发帖数: 480 | 6 这玩意是个典型的中间方案,数据太杂,又没有更下游的结果,只能出个这种中间结果
了。以后这种Chip seq数据可以有了明确的用途,就不在需要这种中间数据了
【在 j*********g 的大作中提到】 : 不错。怎么不提MIT的Kellis,写了ChromHMM? : 用machine learning注释染色体,很好。
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j*********g 发帖数: 463 | 7 什么明确用途
:这玩意是个典型的中间方案,数据太杂,又没有更下游的结果,只能出个这种中间结
果了。以后这种Chip seq数据可以有了明确的用途,就不在需要这种中间数据了
【在 m*********t 的大作中提到】 : 这玩意是个典型的中间方案,数据太杂,又没有更下游的结果,只能出个这种中间结果 : 了。以后这种Chip seq数据可以有了明确的用途,就不在需要这种中间数据了
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m*********t 发帖数: 480 | 8 比如直接可以用于病理诊断之类的
【在 j*********g 的大作中提到】 : 什么明确用途 : : :这玩意是个典型的中间方案,数据太杂,又没有更下游的结果,只能出个这种中间结 : 果了。以后这种Chip seq数据可以有了明确的用途,就不在需要这种中间数据了
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