为什么越来越多的人都在学习生物信息

0：计算是21世纪生物科学的关键技能
时代在发展，生物在进步。现代生物学越来越成为一门计量科学。三个世纪以来，生物学从观察科学成为实验科学再逐渐演变为数据科学，总之技术手段要求越来越高啊，好摘的果子早就被人捡跑了，要想有重要发现，想发文章，光靠观察和试验肯定是不够的了。新的重要发现，要求我们研究人员必须利用大数据和先进的数据分析方法。所以，在座的各位，想吃生物学这口饭，就请面对现实，不要逃避！如果你觉得我是在忽悠你，那你就听听各位诺贝尔奖大牛怎么说的：
A)Walter Gilbert在20年前就断言：如果要利用互联网上海量的序列信息，生物学家不仅必须要成为计算机学者，还要改变他们研究生物学问题的方法。
B)Sydney Brenner说：我花了大量时间试图说服大家，计算不仅成为生物学研究不可或缺的组成部分，还可以为我们研究生物的复杂性提供模型。。。测序技术的发展和广泛应用，导致大量数据的产生，毫无疑问，计算机已经成为生物学研究不可或缺的一部分。
1：计算技术是高度可转移的技术
首先请大家认清现实：不是每个生物学的在读博士或者博士后日后会从事生物学的学术研究。华盛顿邮报有报道称：“只有14%的生物学博士在毕业后5年内可以得到一份稳定的科研方面的工作”。所以，如果你在读博士或者博士后期间的训练，将来很可能会用于学术之外的工作，干嘛不*就学一些以后应用范围更广的技能呢？实验技术只能用于以后的实验室或者医学研究中，但是计算技术有广泛的应用。提高你的计算能力，不仅会让你更容易找到工作，也可以帮你受益终生，因为你的电脑特长会帮助你更加得心应手地处理日常事务。
2：计算能够提高你的核心科学技能
生物学在本质上是一个杂乱纷繁的学科。尽管有些生物学家通过严格训练，知道如何通过好的实验设计和统计分析来处理这一头乱麻（比如那些生态学家）。可悲的是，大部分生物学家在数据收集和分析方面习惯很差。计算会迫使你克制在科研中人为造成的混乱，并且让你培养出以下核心的科研技能：有逻辑的实验设计，数据收集的一致性，试验方法的可重复性，以及通过合适的统计学方法进行数据分析等。所以，即使你不愿意放弃自己的实验和野外科研，计算方面的训练也可以使你掌握一些最佳做法，并且这些方法可以提高你的实验技巧。
3：你应该在你的博士或博士后期间获得新的技能
大部分生物学家在攻读博士的时候，拥有一些在高中或者大学期间得到的生物学实验技能。尽管这些技能并不是最前沿的，但是你至少是掌握了一些技能。与此同时，大部分博士生除了知道用EXCEL和一些图形界面的软件外，在科学计算上面一无所知。所以，你现在需要充电—学一些以前没学过的东西，而不仅仅是强化你以往的技能。这些生物信息学方面的训练最好是在攻读博士期间完成，而博士后期间是你做这些事情最后的机会。因为博士期间你有充足的时间和资本，系里也有相关的课程等条件，来帮助你做这些事情。博士后期间获得计算技能也不错，但是因为合同时间短，对于PI的依赖度高，以及发文章的压力比较大，这些使你很难有充裕的时间和精力。（本人认为：生物学的朋友们，越早进入生物信息学领域越好！）
4：你可以在生物学方面获得更加独特的技能
如上所述，大部分生物学家只是具有实验方面的技能，只有少数拥有专业的计算方面的培训。尽管这个状况在改变，但是，如果你会编程，在10年之内甚至更长的时间内，你在这个后基因组时代，依然在获取结果等方面有相当的竞争优势。因为你拥有这些技能，你将能够在人才市场上脱颖而出。
5：你可以发表更多文章
尽管你可能没有意识到，但是，读博士和博后其实时间很快就过去了。所以，如果你不想GAME OVER的话，你能够浪费在那些“实验失败”的时间并不多。我不是说，生物信息学就不像实验生物学那样容易失败。关键是，在数个小时或者数天内，你就可以知道你的生物信息学实验失败了；可是，你需要几个星期甚至几个月才知道你的传统实验是否成功。所以，生物信息学可以让你更快地推进你的研究。因此，在同样的时间里，你可以发表更多的生物信息学方面的文章。虽然不少人觉得传统实验的论文更难发表，所以价值更高。但是，很显然，发文章在科研领域还是硬通货。另外，招聘委员会的座右铭“文章不用读，数数谁的多”在大部分情况下依然行得通。况且，雇主和发放基金的单位更愿意资助那些有好想法并且付诸实施的年轻研究人员。发文章是你可以完成项目的证据。因此，生物信息学可以帮助你证明，你就是雇主和基金单位要找的人。
6：你的研究有更多的灵活性
做生物信息学最酷的事情是，你的研究不像做实验生物学那样受*。也许你只是做那些可以进行计算分析的研究。但是，这个领域已经非常广阔了，从计算神经科学到理论生态学，以及这里边任何领域。你可以从一个方向跳到另外一个方向，这比你从事实验生物学转方向容易多了。研究的灵活性可以满足你科研方面的好奇心，或者让你更容易追踪最新的科研进展。最重要的是，对于学生来说，生物信息学提供的灵活性和低代价使得你可以更早地接受科研训练，开始你科研方面的职业生涯。这对大家非常关键，因为你越早开始，你未来也就越容易成功。
7:你的工作方式更加灵活
在平衡工作和生活，并且依然保持较高的科研产出方面，生物信息学具有很多优势。不像实验生物学家那样只能围着试验台转，生物信息学家几乎可以在任何地方从事自己的科研工作，在家通过远程操控来进行计算分析对于生物信息学家来说是家常便饭。从长远来看，这种灵活度可以帮助你克服职业中断，应付生活中那些艰难的时刻，以及做出结婚生子等重大决定。因为你可以把代码提交给服务器执行，去做别的事情，而不用因为担心跑胶或者养细胞而跑回实验室。所以，让我明确地告诉你：如果你希望在从事生物学方面的研究的同时拥有一个完整的家庭，那么，攻读博士或者博士后期间进行生物信息学研究会帮助你更容易地达到这个目标。这不仅仅对女生适用。做生物信息学最好的一点是，你可以一边搞科研，一边哄娃睡觉！
8：计算方面的研究性价比高
由于拥有大量的公共数据库资源，生物信息学研究比那些需要大量资金的实验研究更加便宜。这一点非常重要，因为，1）生物信息学研究对于研究经费的依赖度没有那么高，所以，你没必要花费大量的时间，像个奴隶一样乞求经费，你可以做自己喜欢的方向。这一点在经费紧张的时候尤其重要。2）正如上文提到的，因为生物信息学所需经费少，这样的话，该专业的学生可以尽早开始设计自己的研究，因为你不需要等待你的老板批准经费。3）性价比高对于你建立自己的实验室和在困难时期保持持续的科研产出也非常重要。4）生物信息学的高性价比使得来自发展中国家（比如金砖国家）的科学家拥有跟来自富裕国家的研究者同等的研究机会。这些国家的研究者如果希望成为顶级的科学家，应该考虑从事生物信息学，因为他们的研究不会受到太多资金的*。
9：成功的科学家老死在办公室
开个玩笑。如果你得到了PI的位置，很有可能你就永远呆在办公室了。也许有些老家伙还会找时间跑到实验室里做点儿实验—他们是稀有品种。一个科学家就应该坐在办公室里，面对电脑--你摸不着试验台，做不了实验，可是，如果你是做生物信息学，你还是可以继续你的研究啊。继续你的研究，才能够让你保持活跃。记住：你的长期目标是成为“主要研究人员”（Principal Investigator，PI），而不是“原则上是研究人员”（“In Principle Investigator）。所以，如果你年轻的时候希望做科研，就问问你自己：干嘛学一些自己大部分时间无法受用的技能呢？同时却看着其他人在你的实验室享受发现的快乐！

生物信息学是计算机在生物数据管理中的应用。生物信息学使用计算机来存储，处理，分析，管理和检索大量的生物和基因组数据。当应用于人类时，生物信息学用于支持基于基因的药物发现。当应用于野生动物和保护生物学时，它可能涉及管理毒理学家采集的血液和组织样本数据，特定野生动植物群落的遗传信息，保护遗传学或相关的生物多样性数据。
生物信息学专家是计算机科学家，他们将他们的知识应用于生物和基因组数据的管理。他们构建数据库以包含信息，编写用于分析信息的脚本以及用于检索信息的查询。
也就是说，这个是时代的需要。行业的需要。生物信息学还出了一个“生物信息分析师证书”虽然不是资格证，但国家规划，早晚也会到来。职称评审，晋职晋升都能用得上

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