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生物信息學是為生物學研究者提供分析工具的學科，滲透到生物學的幾乎每一個研究領域。而你要做的是編寫軟件，而不是學用別人的軟件。

十年前的生物信息

• 做一個 CLUSTALW 序列比對，
• 用 PHYLIP 算一個進化樹，
• 上 NCBI 做一個 BLAST，

最常用的東西：

• 1，你需要會用 Linux，會使用 bash
• 2，高于入門級的統(tǒng)計學知識，以及一門統(tǒng)計語言，比如 R
• 3，至少一門編程語言，一般來講 C++, Perl, Python, Java 這幾種中的一種。
• 4，對于你工作的領域，需要懂這方面的生物學知識，也需要知道目前人們在這個領域里都用什么其他軟件。
  以上四點必不可少。

其他的知識則取決于你是什么領域。

• 比如如果你要研發(fā)高性能的序列比對軟件，則算法和并行計算的知識必不可少。——本人自己算法很渣，所以沒有把算啊列在以上必備的知識里。
• 如果要頻繁存取大量數(shù)據(jù)，則懂得一種數(shù)據(jù)庫必不可少，比如MySQL。

遺傳學領域里，目前大部分的生物信息學研究集中在二代測序（High-throughput sequencing）數(shù)據(jù)的分析工具上。另外做二代基因測序的序列比對（Alignment），現(xiàn)在軟件多如牛毛，但最常用的基本還是 bowtie, bwa 等少數(shù)幾種。

這種數(shù)據(jù)和大規(guī)模運算一般只能在大型服務器上運行，毫無疑問的需要會 Linux 和 bash，以及一些分布式計算的基礎知識。

做生物信息的人主要是研究方法學，需要把自己的方法寫成軟件發(fā)表。用生物信息學工具的人則只是用別人的工具而已，發(fā)表的文章也就并不是生物信息學的文章，而是你自己領域里的文章，比如群體遺傳學。到現(xiàn)在生物的絕大多數(shù)領域都需要用其他人寫的軟件處理大量數(shù)據(jù)，如果把所有這樣的文章都算在生物信息里面，那 80% 的生物學文章得都是生物信息學文章了。

作者：周杰
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學習使用新軟件時，先粗略地把Manual、Readme、軟件涉及的文章（包括附件里的內(nèi)容，往往會提供可用的細節(jié)）都過一遍，然后使用樣例數(shù)據(jù)跑跑看。遇到問題不要慌張，善用搜索工具進行檢索（英文），你能遇到的大部分別人都遇到過，看看別人的求助貼和討論內(nèi)容一般都能解決問題。搜索解決不了問題還可以考慮給作者寫郵件，注意清晰描述遇到的情況（描述問題本身就是理清思路的過程），寫郵件或者發(fā)帖問問題盡量具體、明確一點，同時注意提問的條理和內(nèi)容的可讀性。

作者：王理中
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必學：1、計算機基礎（linux+perl+R 或者 python+matlab） 2、生信基礎知識（測序+數(shù)據(jù)庫+數(shù)據(jù)格式） 3、生信研究領域（全基因組，全轉(zhuǎn)錄組，全外顯子組，捕獲目標區(qū)域測序） 4、生信應用領域（腫瘤篩查，產(chǎn)前診斷，流行病學，個性化醫(yī)療）分而治之：一、計算機基礎，需要看三本書，一步步的學會學通，不需要刻意去找哪個書，一般linux是鳥哥私房菜，perl是小駱駝咯，R是R in action，但是看一本書只能入門，真正想成為菜鳥，必須每個要看五本書以上！我云盤里面有這基本上的高清打印版，大家可以去淘寶打印一下才幾十塊錢還包郵，對書比較講究的也可以買正版，也不過是一百多塊錢而已！二、生信基礎知識，測序方面，在百度文庫找十幾篇一代二代三代測序儀資料仔細研讀，然后去優(yōu)酷下載各大主流測序儀的動畫講解，再看看陳巍學基因的講解；數(shù)據(jù)庫先看看三大主流數(shù)據(jù)庫——NCBI,ENSEMBL,UCSC，還有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同樣也是百度文庫自己搜索資料，但是這次需要自己去官網(wǎng)一個個頁面點擊看，一個個翻譯成中文理解吃透；數(shù)據(jù)格式講起了就多了，這個主要是在項目流程中慢慢學，或者你有機會去上課，不然你看來也是立馬忘記的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等三、生信研究領域，各個領域主要是軟件繁多，合起來常用的估計有上百個軟件了，一般只有從業(yè)五六年以上的人才有可能把它們?nèi)坑眠^一遍，而且這也完全需要項目來訓練，而不能僅僅是看看軟件手冊，但是研究領域最重要的是背后的原理，需要看各大牛的綜述。a) 生信基礎軟件(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)b) snp-calling相關軟件（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）c) 基因組相關軟件（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）d) 轉(zhuǎn)錄組相關軟件（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）四、生信應用領域，講這一塊其實已經(jīng)脫離了生信菜鳥的解釋范圍了，主要是想說社會上為什么需要搞生信的人才，全是因為在腫瘤篩查，產(chǎn)前診斷，流行病學，個性化醫(yī)療等領域有所應用，可以造福人類?。。∵@方面政策不確定，產(chǎn)業(yè)不定型，所以也這絕對是藍海，但是也絕對不會有現(xiàn)成的資料直接培訓人才，我們必須關注各種微信公眾號，逛各種測序，醫(yī)學相關論壇，緊跟業(yè)界精英的腳本，同時追著大牛的文獻閱讀，如此這般才能保住菜鳥的身份！

作者：曾健明
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