剛開始入門生物信息學(xué)時，覺得自己無所不知；現(xiàn)在，越學(xué)越覺得自己什么都不知道。生物信息學(xué)涉獵繁多，我主要的工作是對微生物擴(kuò)增子測序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

不論研究什么具體方向，生物信息分析入門，必要的是學(xué)會：

1. Linux系統(tǒng)基本操作

2. 熟練運用一種編程語言，對數(shù)據(jù)文件進(jìn)行編輯統(tǒng)計

3. 常用工具的使用

所以，不經(jīng)歷完以上我認(rèn)為都不能算入門，只能算入門中或聽說過生信。Biostar handbook這本書學(xué)完，可以算半入門。其實入不入門不影響研究生畢業(yè)，完全可以和懂的人合作，生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一年這么多畢業(yè)生，組學(xué)數(shù)據(jù)純自己分析的沒有幾個。入門之后的標(biāo)準(zhǔn)就是自學(xué)任何一個新工具一天無壓力，可用適合的統(tǒng)計方法闡釋數(shù)據(jù)。

入門后的階段，可以稱之為“流程”階段。入門時，學(xué)習(xí)單位是單個的工具，而進(jìn)入流程階段，就是要把單個工具通過簡單的語言串聯(lián)，對數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動化分析及報告。這個階段的主要學(xué)習(xí)資料就是文獻(xiàn)。學(xué)習(xí)新文獻(xiàn)，完善自己的流程。入門階段可能還要靠公司幫你分析部分?jǐn)?shù)據(jù)，流程階段的指標(biāo)就是比公司的標(biāo)準(zhǔn)流程更好。因為公司的標(biāo)準(zhǔn)流程一旦修改就牽扯整個業(yè)務(wù)線，公司選用的標(biāo)準(zhǔn)方案一般都是最穩(wěn)妥的，期間會有部分工具稍微落后或者剛被某些新文獻(xiàn)推翻。

一個段子：IT界調(diào)侃一個程序員的最佳方式——“哇，又在寫B(tài)ug呢！”；而生信領(lǐng)域（BT界）的是——“哇，又在寫流程呢！”。流程完善來完善去終歸是拼湊，說白了就是熟練工。如何突破流程階段，進(jìn)入下一階段——算法階段。生物醫(yī)學(xué)背景出身能跨越這一階段的，全球少有。算法階段需要什么：

1. 最優(yōu)化的代碼

2. 透徹的舊算法理解

3. 熟練的新算法應(yīng)用

這個階段我也不知道，說多了也純粹是YY。就對我而言，要進(jìn)入這個階段，還差精通C/C++語言性能優(yōu)化、計算機(jī)科學(xué)里的經(jīng)典算法、云計算、生物信息學(xué)里的經(jīng)典算法、人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

最后結(jié)合Biostar handbook里的一句話談一談最核心的一點。

“Bioinformatics is a data science that investigates how information is stored within and processed by living organisms.”

編程語言也好，算法也好，其始其終都是為了解決生物學(xué)問題。如果純粹為了炫技，就是本末倒置。