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
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: ：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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