生物统计和生物信息研究生哪个好就业？

幸福侠侣

鄙人北美top40 生物医学工程本科。研究生想转生统或生信，不知道各位大佬有何见解～ 还有就是最好能解释一下人工智能对这两个领域的影响，谢谢了。

原文地址：https://www.zhihu.com/question/616485945

继续前进

生信小课堂•用云平台绘制KEGG/GO网络图
工具简介
KEGG/GO网络图，是KEGG/GO富集分析结果的可视化方式之一，以网络形式直观展现KEGG pathway或GO term与基因之间的关联。不仅使得每个KEGG pathway或GO term所包含的基因一目了然，更有助于筛选涉及多个通路或行使多种功能的“关键基因”。



图1 文献中的KEGG/GO网络图

康测科技KEGG/GO网络图云工具
1.页面模块化，功能划分简洁
从左往右依次为导航栏、使用指南、数据预览、参数设置和问题解答。



图2 工具初始界面

2. 零代码操作，参数自由设置
1）自由选择terms数目
可以根据需要自由选择展示1-10个terms。




图3 选择terms数目

2）支持环形展示和非环形展示
可根据需要选择是否环形展示。




图4 选择是否环形展示

3）支持展示标签以及调整标签大小
可根据terms、基因数量以及展示方式等，选择是否展示标签。如果选择展示标签，可在标签大小栏调整标签大小，标签大小调整范围为0-1。




图5 选择是否展示标签及调整标签大小

4）自由调整图片大小
可根据terms、基因数量以及展示方式等，自由调整图片大小。当展示terms较多时可以调大图片，使图片更加清晰。



图6 调整图片大小

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参考文献

• Sang-Yun Han , So Young Park , Kang-Hee Won , Sung-il Park , Jae-Hyeong Park , Donghwan Shim , Inhwan Hwang , Dong-Hoon Jeong,  Hyeran Kim, et al. Elucidating the callus-to-shoot-forming mechanism in Capsicum annuum ‘Dempsey’ through comparative transcriptome analyses[J]. BMC Plant Biology ,2024
  
• Janine Wörthmüller  , Simona Disler , Sylvain Pradervand , François Richard  , Lisa Haerri  , Gustavo A. Ruiz Buendía  , Nadine Fournier  , Christine Desmedt  , Curzio Rüegg, et al. MAGI1 Prevents Senescence and Promotes the DNA Damage Response in ER+ Breast Cancer . Cells , 2023
  

清风寡欲

在国内大概率：
生物统计以后进医药公司进行临床数据统计。方案，编码，分析，报告。
生物信息进测序公司跑流程。make && install，单细胞画图。

队长是我

显然统计好一些。bioinform在前端、后端技术上完全比不上真正的计算机，在数学上比不上真正的统计学，很少看到bioinform的算法能真的被统计学家引用，反而是统计学家的算法被bioinform拿去无脑拼接和abuse、很不严谨地出现在生信的期刊里。从数学的角度，数学＞物理＞电子信息＞计算机＞经济学（人文社科类）＞生物信息。老实说生信的很多东西，看起来被引用多，可那几乎都是被下游user无脑引用的，真正被严谨的数学家或计算机专家拿去讨论的非常少，也就在搞文科的生医类眼里显得有才（还不如人文社科的经济学严谨），真拿到理工科来不够看的。随着内卷的加剧，这种由下游追捧起来抬升自身地位的所谓影响因子、被引次数、分区迟早有一天崩塌。

检验医师

生统吧……说的是那种吭哧吭哧推公式搞算法发业内顶刊分也不咋高的。有些生统实际就是生信，没差啦。

同花顺

生物统计和生物信息国内没有分的那么清楚，生物信息可以分成计算结构，生物统计和测序数据分析，计算结构可以搞CADD，计算机辅助药物设计，生物统计偏向于临床试验统计p value 测序数据分析偏向于基因组测序数据分析 单细胞测序数据分析，RNA-seq等
那个好就业？
你学生物统计，R语言python都很精通，有过测序数据分析经验，也可以搞测序数据分析类的工作
但是目前对于生物统计和生物信息高端要求是会算法，能够优化算法，对数学，编程都有一定的要求，不管是生统还是生信，要往高端走都得学习人工智能，都得会改算法