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为什么生物信息学比较难学?

可能你已经想学习生物信息学很久了,或者你拿到一批数据不得不去学习,又或者你的毕业论文没有思路,必须加一点生物信息分析,才准备开始学习……不管哪种情况,就是你想去学习生物信息学了。


生物信息学难吗?

经常有人向我问这个问题,这有什么疑问吗?如果不难学,根本就不用问我这个问题。也无需投入那么多时间精力就能掌握,更无需花费三四千元参加线下的培训班,也不会月薪过万。所以,答案很肯定,道理很简单:生物信息比较难学。

为什么难学?

我总结里几点原因。首先,这是一个交叉学科,要求你既要有生物学的基础,又要有很强的计算机操作技能。这个就有点困难了。因为只是一个生物学就包括多个门类,有很多东西需要去学习,还需要学习计算机知识。很多人一门内容还没学明白,现在还得在加一门,这就属于祸不单行,雪上加霜,屋漏偏逢连夜雨。因此,这种既懂生物学,又懂计算机的复合型人才就比较短缺。而且,生物信息本质上属于数据挖掘,除了生物,计算机,到后面还需要极强的统计学知识才能做好数据分析,所以,还得加上统计学,也就是生物信息学=生物学+计算机科学+统计学三门学科的知识,这也就是为什么生物信息学比较难学。

第二个原因,生物信息本身就包括很多内容,比如DNA的分析,RNA的分析,甲基化的分析,蛋白质的分析等方面,每一门类又完全不同,从物种方面来分,动物,植物,微生物,医学等有差别很大,很难有一劳永逸,放之四海而皆准的分析方法。

第三个原因就是生物信息是一门快速发展的学习,会出现很多新的测序方法,比如sanger测序,illumina,BGIseq,PacBio,IonTorrent,Nanopore等,每一个平台技术原理完全不同,因此数据特点也完全不同,这就需要针对每一个平台的数据做专门的学习,而且每个平台又在不断的推陈出现,可能今天你刚开发好的方法,产品升级了,都得推倒重来。还有很多新的技术,例如现在比较火的单细胞测序,Hi-C测序,Bionano测序等等内容,以后还出现更多新技术新方法,足够让你活到老,学到老。当然,你先要能活到老,吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆已!

高风险才有高收益

当然啦,虽然你已经看到学习生物信息肯定是不容易了,门槛很高,但是呢,门槛高也有很多好处,就是挡住了一部分人,当你学会了,迈过门槛,你的身价就提高了。如果人人都很容易掌握了,那么也就不值钱了。所以,生物信息,前途是光明的,道路是曲折的。

前几天作业一个做生物信息赚钱吗?的统计,虽然参与人数不多,但还是看到有很多人月入过两万,已经非常不错了,不用羡慕,也不用嫉妒,临渊羡鱼,不如退而织网。

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