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你老师说得话基本也没错,算是一个工具学科。
90年代生物信息学爆发的初衷便是为了处理大量的测序数据,然后随着产研不断分化,生信本身也分成两个大方向。
如果你转的方向更偏计算机,生信工作往往偏重于算法设计、机器学习、数据挖掘、网络分析等。
如果你转的方向更偏生物学(主流),生信工作则更像是一个出图工具。课题组为了验证假设,往往要利用生信工具来给自测或公共数据库数据分析并可视化处理,基于图像结果,然后(标重点)用对照实验验证图像结果验证假设的正确性。结果还是得回到实验验证,现在学界对纯生信发文十分严苛,基本上都需要加上相关实验佐证。
从这个角度,生信就是分析中不可缺少的一部分但难撑大旗。建议以后发展要么死磕算法改良、机器学习、要么往AI+生物医药、精准医疗这些热门方向上靠。
我是知解之间,一位致力于打破学科信息差的科研人。 |
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