生物信息学真的只是因为转码农更容易所以才不坑吗？生物信息学硕士工资大概多少呢？

莺歌燕舞

来源：知乎
我看到很多人都说生物信息学和生物科学生物技术待遇差不多只是因为更容易转程序员真的是这样吗？

原文地址：https://www.zhihu.com/question/534930680

乔帮主

生物信息，说破了天，他也是用计算机手段解决生物行业的问题。
工资，完全取决于你以后选择哪个行业。
就算是码农，也有入职国企，进体制的，工资不会特别高。
那要是进了百度，本科达到两万也不难。
但码农进了生物行业，说破了天，工资也上不去。
应届一线不太好超过15。
只要是这个行业，就不可能太高。
他再厉害，也得按照生物行业的标准走。
生物公司研发周期肯定做不到对标互联网，那么薪资水平低也正常，虽然很恶心。
但是，行业只是决定了生物信息的一个起点。
下面都是废话。
虽然起点低了，但是任何行业。
如果能做到，人无我有人有我精，那生信确实挺厉害。
毕竟学计算机的没你懂生物，就算他们会处理数据，也不可能有你分析的好。
学生物的没你懂计算机，哪怕把软件给他们，一堆参数也不会整。
最好的生信，还是给有钱人服务的，未来需求肯定是大，就看能不能玩好了。
玩不好，可能也就是螺丝钉，好好过日子的事。

同花顺

如果你真的想在这个领域做得长久，请相信我说的话。去认真学习生物学知识，再掌握生物信息学的软件，多思考里面的逻辑，而不是为了跑程序，跑代码而学习。这个社会不管如何发展，思考能力永远是最重要的，重复性工作，门槛低的工作，早晚被取代。

乔帮主

简单来说，生物信息学可以概括为一门混合科学——介于计算机科学和生物学之间。但是，想必诸君并不会满意这个简单的答案。


生物信息学的实践可以追溯到 1960 年代。此时，被称为生物信息学之母的玛格丽特·奥克利·戴霍夫 (Margaret Oakley Dayhoff)开发了一个计算机程序来帮助确定蛋白质序列 (1)。Dayhoff 博士开发了单字母氨基酸代码，使序列更容易使用打孔卡输入计算机。她的单字母代码至今仍在使用，这让生物化学专业的学生非常懊恼，他们已经记得够多了！
术语至少 1970 年就已经存在，当时 Ben Hesper 用它来描述“生物系统中信息过程的研究”(2)。然而，从那时到 80 年代，生物信息学的概念从一般描述生化网络转变为使用算法比较数据的序列分析的同义词。在这一阶段，两个最重要的贡献者是 Elvin Kabat 和 Tai Te Wu。他们收集并比对了人类和小鼠的氨基酸序列，并使用一个简单的数学公式来计算每个位置的各种氨基酸替换，并预测 [蛋白质] 片段的精确位置”(3)。他们的数据库在整个 70 年代末和 80 年代以印刷形式发布。
到 90 年代末，生物信息学被称为在生物学中使用计算方法进行比较分析。这更符合今天的定义，但在 90 年代，序列分析仍然是焦点，因生物信息学在人类基因组计划 (HGP)期间获得了公众关注 (4)。可以说人类基因组计划是生物信息学的跳板，因为这项研究已成为一场戏剧性的科学竞赛。HGP 于 1990 年作为一项公共资助项目启动。以当时的技术，对人类基因组中的全部 30 亿个碱基对进行测序是一项巨大的挑战！科学家们必须绘制一个基因图谱，将其分成小片段进行排序，然后使用该图谱将序列重建为一个整体。可以说，这是一个缓慢的过程！98 年，一家名为 Celera 的私营公司应运而生，与公共项目展开竞争。由 J. Craig Venter 博士领导，Celera 是一家生物技术公司，使用计算方法自动匹配序列的重叠部分(5）而不再需要映射或缓慢、费力的人工组装。这就是生物信息学的全部内容！
在 HGP 完成后的几年里，计算机在生物研究中的使用有增无减。生物信息学已经涵盖各种各样的领域，从免疫学到心脏病学再到神经科学等等。在所有这些领域工作的人们每天都在使用计算机科学来增进我们对生命科学的理解！随着生物信息学家努力将生物化学和医学的进步与计算机处理能力的快速进步联系起来，我们已经开始接近一个医学科学与摩尔定律同步进步的世界。
至此，我们得出了答案，至少按照今天的理解：生物信息学是使用数学和计算技术创建、改进和理解大量数据，以提高新发现的质量和速度。谁知道这个定义在未来几十年会发生怎样的变化？
参考资料：
https://macromoltek.medium.com/what-is-bioinformatics-anyway-62e4ef912093www.computer.org/csdl/proceedings/afips/1962/5061/00/50610262.pdf http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3068925 Lo, Benny K.C., Antibody Engineering: Methods and Protocols. Humana Press, 2004. http://www.genome.gov/12011238/an-overview-of-the-human-genome-project http://www.nature.com/scitable/topicpage/dna-sequencing-technologies-key-to-the-human-828

感恩由您

跑R包就叫生信
生信门槛也太低了吧
起码从rnaseq到现在的单细胞都会
数理统计 矩阵什么的都会
linux R Python熟练
机器学习 深度学习不求达到顶会的程度 但是一些经典的模型复现还是可以的
这才是生信
跑个R包，学个网课，啥也不是

长长的路

回答：不是
生物信息学这个概念，是从NGS起步的时候才开始存在的，是一个交叉学科，整个领域的范围包括：数学，IT，统计，生物，实验等。虽然说是从NGS起步，但是可见后面的第三代测序，以及更加新潮的技术，都需要生信的支持。所以，这个职位在测序领域，慢慢的变成了一个承上启下的岗位。
其实很多行业都可以转码农，而不是说生信是特别的。比如数学可以转，物理也可以转。所以生物信息学的待遇变好，就是因为测序领域的发展导致的。干湿实验要结合，湿实验的待遇也上升了很多，厉害的湿实验人员，待遇比干实验更好。