浅谈学习生物信息学

xuqiang1234

生物信息学是一门交叉性的学科，即借助计算机来处理生物学中的数据，近年来，它是生物学研究最热门的方向。生物信息学可分为两个大类——数据挖掘型生物信息学，结构模拟生物信息学，前者是基于生物芯片技术和近来高通量测序（二代测序）的发展，大量生物的基因组和转录组被mircarray或者测序了，得到了海量的生物大数据，如何从这些数据中得到我们想要的信息，这就是挖掘型生物信息所做的事情，我们借助相关的软件从转录组或者基因组水平去挖掘疾病的易感基因，从而在在分子水平上阐述疾病的发病原因，为以后的临床提供有方向的指导，甚至是个性化的治疗。结构模拟的生物信息学主要是与蛋白质的机构有关，我们都知道生物体内的化学的反应是离不开酶的催化而大多数的酶是蛋白质，催化的本质也就是酶与底物在一定条件下的作用，而这一过程酶的空间结构的变化以及它与底物的作用或者酶上亚基及结合的小分子对酶的结构的影响在传统的生物学中是很难被精确描述的，所以我们借助计算机辅助模拟的方法我们去模拟酶在一定条件下空间结构的变化或者小分子与酶之间的相互作用从而精确的知道这一过程的发生。结构生物信息学一般用于计算机辅助的药物设计方面，辅助改造药物的结构等。
  当然具体的生物信息学研究的细分的领域很多，如有人研究转录组，有人研究的是基因组，现在比较热门的研究方向有宏基因组学（microrna，lncrna）、表观遗传学等。当然单单研究一个方向是不足以将所有的生物信息挖掘出来的我们还需要将不同组学数据的整合再加上一些分子、细胞或者动物水平的实验进行结果的验证，这就是系统生物学。所以学习生物信息学（除了纯算法开发的）你首先得了解生物学的基础知识，什么叫基因啊，啥叫外显子、内含子，什么叫测序、组学；这个有了还是不够的，生物信息学是一门交叉学科，你必须得借助计算机这个工具才能将生物数据中的信息获得所以你至少得会一门编程语言如脚本语言perl、python等，当然你是纯搞算法开发的你必须知道很多高级语言了。除了编程语言外你还得学习各种的软件基础的是R语言，它具有强大的绘图功能，还有MATLAB，cytospace，如果你是学习结构生物信息学的话你得用高斯、amber等。我们常用的操作系统是Windows和Macs，如果你分析的数据很到的话你必须使用linux操作系统，甚至有的需要超算。所以这些你必须都要了解的。
  生物信息学这几年发展的很迅速，所以技术更迭的也很快，如果你喜欢生物信息那就努力的学吧，这玩意还是很有搞头的，发展前景还是很好的!让我们在学习生物信息的道路上共勉吧！

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