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大咖聊“生信”—生物信息入门必备

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用户6317549
发布2019-09-24 14:12:27
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发布2019-09-24 14:12:27
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文章被收录于专栏:科研猫

文章详情:公众号“科研猫” 作者:小猎豹

这几年生物信息学Bioinformatics,下文简称生信)的迅猛发展席卷科研领域,越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性,部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展,也开始了解和尝试学习生物信息。为此,各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷,但是,扪心自问,真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。

本期内容,我们特意请到一位常年植根于临床、科研和生物信息领域、参与发表数十篇SCI论文、身兼数个国家级课题、被多个大V公众号特聘为金牌讲师的“重量级”人物来跟大家分享一下他在生信领域的学习历程和心得体会。(下文由大咖原话整理而来)

生物信息这几年发展的真的是如火如荼,特别是在新的测序技术推进下,在科研领域及临床应用上都大放异彩。科研领域中,从简单的公共数据挖掘,“短平快”地发表纯数据分析的小文章;到挖掘大型测序数据,结合实验验证的高级别CNS顶级文章,生物信息都发挥着重要作用。临床应用上,从分析肿瘤测序数据,筛选基因突变,指导抗肿瘤靶向用药;到病原体宏基因组测序,鉴定发热待查患者的致病病原体,生物信息一直引领精准医疗的开展。不管是何领域,都可谓至关重要。

但是作为一名临床医生,兼实验技术员和数据分析师,我也经常听到这样的声音:“生物信息嘛,昙花一现,跟Meta分析没什么两样,过不了多久必定凉凉“,“生物信息就是辅助,发个1-2分的文章灌灌水而已,分子+细胞+动物才是发高分的王道”。相信大家也经常听到或者曾经有过这样的疑惑。而每当我听到这样的话时,内心的OS总是是这样的:

生物信息,顾名思义,是通过IT技术(Information technology)来解决生物学(Biological)问题,官方定义是:“应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程中信息的存储、信息的内涵和信息的传递,研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息的学科”。从这段话中,我们了解到,生物信息是一个跨多个领域的交叉学科,其构成如下图所示。

正如上文所述,生物信息是一门复杂的交叉学科。作为一门学科,岂是这么容易就被掌握的?因此,要想成为一名合格的“生物信息数据分析师”,你需要具备但不限于以下技能:

看了之后是不是有点懵,这么多东西要学!就某些科研喵慵懒的体质,早放弃了。先别心急,为了让带领大家真正入门生物信息学,掌握数据分析本领,我们帮大家整理了一套完整的体系教材,整套体系从易到难,重点突出,只要脚踏实地、按部就班地学习,变身“数据分析师“不是梦。下面我们就按照大咖的学习路线放福利喽!

(1)编程语言

这么多编程语言需要学习,新入门的小白们往往从这里开始就望而却步。生物信息对IT和编程的要求固然高,但是我们毕竟不是“程序猿”,没必要全部学习,那如果要学习而且仅仅学习一门编程语言的话,我推荐R语言。R语言是一门专门为数据挖掘和统计而生的语言,尤其适合大数据处理。在TIOBE世界编程语言排名中,R语言的地位日渐上升,在数据分析领域炙手可热。如果你说你不懂R语言,还想做数据分析,too young, too simple~ 那么问题来了,虽然那么多编程语言只要学一门R语言就够了,但是怎么入门R语言呢?我就来给大家推荐两本书吧。

《学习R》示图灵出版社的经典书籍,对于小白来说,非常适合,浅显易懂,涵盖知识点全面。《R语言数据操作》一书是Springer出版的,相信每个发表过文章的人都听过Springer出版社的鼎鼎大名,此书薄薄一本,对于学习数据分析的我们来说,实用性极强。至于其他R语言相关的书籍,我们暂不推荐,还是从基础做起,一步步来。

*小编寄语后面我们会有一系列文章带领大家以此书为基础,系统学习R语言,记得关注我们的公众号哦~(页面底部识别二维码

(2)专业知识

学了编程语言,想做数据分析还是远远不够的,我们还需要一点生物信息学的专业知识,经常有同学问有没有类似的书籍可供自学的。有肯定是有的啦~,但是生物信息发展迅猛,很多东西还来不及写到教材里面,所以在看书的同时,务必追踪最新文献哦,当然了,我们也会给大家定期推送重要的科研进展,以供没空查文献的各位前来学习。下面先放出一本非常官方且实用的教材吧,供大家参考学习。

《生物信息学》是人卫出版社出版的八年制医学生教材,相信每个医学生都知道人卫版的八年制教材基本上是医学领域的圣经,很多临床科室都会备上一两本以供不时之需。所以,上面的这本书也是非常经典的教材哦,全面覆盖了生物信息学的方方面面,可以说是生信领域必修的No.1号教材。需要提醒的是,此书很厚,如果不是诚心学习,建议非诚勿扰。

“路漫漫其修远兮”,想进入到一个新的领域是困难的,我相信大家基本上都是“半路出家”,从医学或者生物学领域开始出发学习,这需要很大的勇气,但是既然下定了决定,就要努力的走下去。关于生物信息,我们后续还会不断更新,推出新的内容。要相信,学习的道路上并不孤独,因为有我们“科研猫”的陪伴,赶紧关注“科研猫”公众号,每期都有新的学习资料哦!

本文旨在交流学习,若有图片或文字侵权,请联系删除,谢谢!

以上内容为“科研猫(Doctor Tommy)”原创,如需转载,请联系客服!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-01-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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