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生信背景最新视觉报道_信纸背景图word(2024年12月全程跟踪)

内容来源：蜂巢动画所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

生信背景

从纯生物到生物信息的转行心得最近有不少朋友问我，纯生物专业在读研读博时转到生物信息或计算生物学的心得和感受。我本科读的是生物药学，由于做小动物实验实在不太擅长（有一次杀蟾蜍怎么都杀不掉，最后只能握着它哭），所以转专业的决心特别大。另外，大三时学C语言时，对初级编程还挺感兴趣的，至少不反感。保研时参加夏令营，我就专门看了生物信息专业的推免信息。下面说说我的整体感受吧：转行初期的困难 𐟌𑊥ˆš开始转行到生物信息时，确实觉得有些困难。研究生入学后上了一些生物信息学课程，作业都是实操练习。对于刚上手的我来说，主要难点在于对Linux操作系统的陌生。大四毕业前，我在一个生物信息实验室做毕设，用了一些R语言和Python，对它们有了一点初步的认识。后来主要是Linux操作系统和bash脚本让我觉得有点难。导师希望我尽快上手出结果，所以我只能在压力下不停地啃书。好在研究生同学们很多都是生信或计算机背景，给了我很多帮助，才能顺利入门。生物背景的弊端 𐟌 如果有生物背景转行到生物信息，可能会遇到一些弊端。那就是数理统计水平和编程水平不如人家本专业的。在做课题的过程中，我总觉得我的算法统计和计算机编程能力非常有待提高。现有水平只能说是勉强够用。一直很想抽时间找一本书或者找一个课程认真从头学一遍，但课题一做上真的还很难有大把时间来从头学习。不过我还是觉得需要认真学一遍的！如何准备转专业 𐟓š 如果你后面打算转生物信息专业，可以提前准备起来。我当时没怎么准备，现在有点遗憾。主要是抽时间看一些统计和编程的东西。比如简单的统计学知识、统计学原理以及在R语言中的实现。找一本书学一下Linux操作系统，提前适应一下Python也学一下。简单的编程要会，其实这些看起来要学的比较多，实际上还好的！后面有时间我会再总结一下怎样自学生物信息，怎样自行入门。❤️

UU还是KU？生信硕士咋选！本科药学背景，申请季拿到了荷兰和哥本哈根的生物信息学硕士项目offer，现在需要做选择。 1. 乌特勒支大学（Utrecht University） Msc Bioinformatics and Biocomplexity 2. 哥本哈根大学（Copenhagen University） Msc Bioinformatics 两个项目都是两年制。个人更喜欢荷兰的气候和环境𐟘Š，但感觉UU这个项目中国学生比较少𐟘‚。由于是半转专业，希望项目能更扎实一些。UU的两个项目设置非常灵活，角度多样。哥哈的课程比较硬核，但项目可能比UU短一些。真的好纠结𐟘… 欢迎大家讨论这两个国家和项目！

双非逆袭考博：科研计划书撰写全攻略大家好，我是双非出身的天坑专业学生，今年成功逆袭985院校的梦中情校。申请考核制博士需要提交科研计划书，这在总分中占比较大。下面分享一下我的科研计划书撰写心得和思路，希望对大家有帮助！明确科研计划书的内容 𐟓‹ 首先，科研计划书通常包括以下几个部分：题目、研究背景和意义、研究目的、研究内容、创新点、研究方法和预计成果。每个部分都很重要，要全面覆盖。了解导师的研究方向 𐟧 在开始写之前，一定要仔细研究报考导师的近几年论文。了解导师的研究方向和兴趣，看看你的硕士研究能否与之结合。如果有机会，可以让硕导帮你把关，或者和博导交流一下，这样能更明确方向。分析导师的论文套路 𐟔 在查阅博导的论文时，可以分析一下这些论文是否有规律可循。比如，是否从生信分析到生理验证，或者历年关注某一类基因/蛋白，研究其细胞信号、生理功能或临床应用。了解这些套路后，结合自身研究内容，加入创新点，可以是技术层面的创新，也可以是新的发现。正式撰写 ✍️ 撰写时要注意格式和排版，美观的设计会加分不少。标题和小标题要清晰明显，研究背景要分段写，简要提出研究概况，指出还未研究和关注的内容，升华研究意义。引用近几年比较权威的文献，文献引用格式一定要规范。研究内容要细分几个点，围绕研究目的展开。研究方法中把可能用到的方法写上，可以加上有逻辑的技术路线图，这样会更加分。多次修改和他人斟酌 𐟔„ 写完之后可以过两天再打开看看有没有要调整的地方，每次修改都会变得更好。如果可以的话，发给其他人帮你斟酌一下，这样能发现更多问题。希望这些心得能帮到大家顺利撰写科研计划书，成功逆袭考博！

𐟌𑤻Ž生物统计的热门专业退学后的新起点𐟌Ÿ 𐟎“背景：211本科和硕士/中药专业转生物统计/硕士期间参与了多种生物信息分析项目/博士在读期间学习了半年多的临床试验设计/现于股份制银行轮岗中 𐟌ˆ体验：相较于过去，现在感觉非常好，精神上和物质上都有所提升 𐟒𜥅𓤺Ž生物统计硕士就业和深造的观点： 1️⃣ 工业界就业岗位： 𐟒Š药企岗位：药企提供的工资大致相同，适合自己最重要，大平台的培养价值大于小公司。 𐟒𛧔Ÿ信工程师：对生物学背景和计算机能力要求高，适合热爱算法和平台开发的人。 𐟒𜓁S程序员：工作较为清闲，适合内向的人，相对其他岗位较为枯燥，但可以做到工作与生活平衡。 𐟓Š统计师：硕士学历通常被视为统计师，需要同时进行统计和编程，工作相对杂乱，晋升竞争力较弱。 2️⃣ 深造路径： 𐟌美国PhD：对大多数人来说，美国PhD是首选。 𐟏륅𖤻–PhD：包括国内PhD和企业联培专博，对国内学历内卷和恶劣的科研环境而言，可能不太值得。

清华到剑桥，如何逆袭？ 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ学长经历本科：清华大学硕士：哥本哈根大学专业：生物专业转生物信息专业 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ申请季去向最终去向：剑桥大学MPhill in Machine Learning and Machine Intelligence 𐟒갟’갟’꨽李쨃Œ景条件虽然本科毕业于清华，但专业课成绩并不突出。生化一和生化二分别只有60多分，分子生物学70多分，细胞生物学80分。虽然数学和计算机成绩还不错，微积分、线代、概率论和离散数学都在90分以上，但总体GPA只有80出头。如果没有硕士经历，很多英国大学的硬性标准都达不到，背景并不出众。 𐟓š𐟓š𐟓š硕士自学内容在硕士期间，我自学了一些内容，因为对这方面很感兴趣。比如，学习了李航教授的《统计学习方法》和《模式识别与机器学习》，这是贝叶斯领域的经典教材。还上了一些网课，但这些网课相对来说比较简单。 𐟔찟”찟”짔Ÿ信方面的研究在生信方面，我研究了突变蛋白质稳定性的预测，使用了transformer模型。还进行了病例合成的数据分析，用虚拟病例模拟真实病例，防止信息泄露。这需要用经典的机器学习模型来解决海克森的题目。 𐟒𛰟’𛰟’𛧼–程语言掌握我掌握了几种编程语言，其中Python是最重要的，因为机器学习现阶段Python还是主流。总结一下，我的背景条件并不出众，本科专业与申请方向不相关，GPA也不高，甚至达不到很多英国学校的硬性要求。不过，硕士专业相关且成绩还可以，虽然更多是偏应用。好在数学成绩还不错，喜欢推导和编程。

临床医生即将迎来一场前所未有的富贵盛宴！ 𐟎‰ 一篇结合孟德尔随机化和机器学习方法的生信研究，探讨了疾病的发病机制。虽然数据来源于公共数据库，但整体复现难度并不高，且分析非常细致。 𐟌ˆ 题目：在非特异性眼眶炎症免疫治疗策略的背景下，基于生物信息学验证和机器学习的嘌呤代谢相关基因特征探索期刊：Frontiers in Immunology 影响因子：IF=7.3 发表时间：2024年3月 𐟒ᠧ ”究思路在识别和验证与非特异性眼眶炎症（NSOI）相关的嘌呤代谢基因（PMG）时，采用了全面的生物信息学策略。通过差异基因表达分析和已知PMG的精选列表交叉比对，明确了在NSOI中可能发挥作用的基因。借助基因集富集分析（GSEA）与基因集变异分析（GSVA）等手段，深入探究这些PMG的生物功能及相关路径。经过Lasso回归和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的进一步优化，识别了关键的枢纽基因，并评估了其在NSOI诊断方面的能力。此外，还分析了这些枢纽PMG和相关临床参数的关系。为验证结果，剖析了GSE58331和GSE105149数据集中的表达数据，重点研究了被视作对NSOI病理学极为重要的七个PMG。 𐟓Š 主要结果 DEG识别和主成分分析 PMG的富集分析模型的构建 GSEA分析免疫细胞 GSVA分析药物-基因相互作用常见RNA的鉴定和miRNAs-lncRNAs共享基因网络的构建关键基因验证模型验证孟德尔随机化分析 𐟎‰ 总结：该研究通过差异基因表达分析和已知嘌呤代谢基因（PMG）的精选列表交叉比对，找出了在非特异性眼眶炎（NSOI）中或许发挥作用的基因。运用基因集富集分析与基因集变异分析等手段深入探究这些PMG的生物功能和相关路径，还从GEO公共数据库筛选出临床数据，对基于Lasso回归和支持向量机结合的模型进行训练与测试，达成了高精度的预测成效。研究成果显示，借助通路富集和孟德尔随机化等分析，众多成分基于疾病的复杂本质展开协同与相互作用。你也想要在科研道路上更进一步，发表高分SCI吗？别犹豫，赶紧行动吧！

老外也开始研究中药了！抗衰老新发现 𐟓… 发表时间：2024年6月 𐟓š 杂志：Nature Aging 𐟓Š 影响因子：IF=17.0 𐟔 研究背景：随着人口老龄化，衰老和年龄相关疾病（如癌症、心血管疾病、代谢性疾病、肾脏病和神经退行性疾病）日益增多。这些疾病是全球死亡的主要原因。因此，目前老龄化领域的研究重点是提高健康寿命（即一个人健康状况良好的年），而不是寿命本身。 𐟔젦œ짠”究从细胞层面到整体动物模型，再到分子机制的探索，逐步深入，提供了HK作为一种潜在的抗衰老治疗剂的证据，并揭示了其可能的作用机制，包括调节细胞衰老和影响p16-CDK6相互作用，为延缓衰老提供科学依据和潜在的治疗策略。 𐟌🠤𘭥Œ𛨍輦拏𝥮𖦉𖦌项目，近年来吸引了大量研究学者，发文量直线上升。其中，结合生信分析最热门的无疑是结合多组学和网络药理学分析。 𐟌Ÿ 结论：老外都开始研究中草药了！中医药领域的研究值得关注。

生信分析入门：GEO数据库与数据挖掘基础今天主班，加班做手术，回家后喝了米糊糊，今天就看一节课吧，明天睡醒了再看。明天晚上上夜班还要开组会，下周就要文献汇报了，好焦虑[叹气R][叹气R] 𐟓š 数据挖掘的背景知识数据挖掘（Data Mining）这个概念首次出现在1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。它的思想来自机器学习、数据库系统、模式识别和统计，引起了信息产业界的极大关注。主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。 𐟚€ 驱动力超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用统计方法在数据处理领域应用的不断深入 𐟒ᠩ—˜ 信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。 “数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。 𐟌 医疗领域的数据挖掘通过挖掘数据得到相关知识规律，便于相关人员工作的开展。有助于医疗人员发现疾病的一些规律，从而提高诊断的准确率和治疗的有效性，不断促进人类健康的发展。 𐟔젧”Ÿ信文章的四个标准化模块挑：表达差异圈：功能聚类联：交互网络靠：临床意义 𐟌 GEO数据库 GEO，全称Gene Expression Omnibus（基因表达综合数据库），网址：，是由美国国立生物技术信息中心（National Center for Biotechnology Information, NCBl）于2000年创建并维护至今的高通量基因表达数据库。 GEO是一个国际公共存储库，收录并整理了全球范围内研究工作者上传的微阵列芯片、二代测序以及其他形式的高通量基因组数据，并提供免费下载。 𐟛 ️ GEOexplorer GEOexplorer（）是一种用于分析基因表达数据集的工具，旨在让没有编程技能的用户能够执行基因表达分析，使用户可以轻松地对微阵列和RNA-seq数据集进行交互式和可重复的基因表达分析，同时产生丰富的交互式可视化，以促进数据探索和解释，并提供丰富的分析技术选择和可发表的图表。

生信并不难，只需几步搞定！你是否觉得生信分析高不可攀，需要深厚的编程和统计背景？其实不然！𐟚늊虽然掌握代码、复杂的R语言和大量的数学、统计知识无疑会让你在生信分析中如鱼得水，但对于临床医生或医学生来说，这几乎是不可能的。幸运的是，计算机专家们已经为我们提供了许多便捷的工具。今天，我们就来探索如何使用在线工具——GEO2R，轻松绘制差异基因表达火山图，并理解其背后的科学意义。首先，让我们了解一下GEO数据库。GEO全称为Gene Expression Omnibus，是一个存储大量肿瘤和非肿瘤数据的公共数据库。通过PubMed，我们可以轻松检索到GEO数据集。以「lung cancer」为例，进入PubMed后，选择GEO DataSets进行检索。点击打开数据集后，你会看到关于该数据集的简要介绍，包括作者使用的芯片类型、病人数量以及分组信息等。接下来，点击「Analyze with GEO2R」，根据作者定义的「Source name」，我们可以定义待分析的组别。通过勾选相应的组别，如图三所示，然后点击「Analyze」开始分析。短暂的等待后，你会得到一张漂亮的差异基因表达火山图（如图四），可以直接保存图片，并下载数据。这些漂亮的图是通过R语言进行可视化的，你可能都没注意到自己已经在使用R语言了！𐟘‰ 生信分析并不难，只要你有信心和耐心，加上合适的工具，你也能轻松上手。快来试试吧！𐟎‰

生物信息学：转行的最佳选择还是陷阱？ 𐟚豰月23日更新：没想到这么多人关注，本来是深夜emo的时候随便写写𐟥𒣀‚以下内容都是个人在秋招过程中的一些体会，纯主观，不对任何选择负责！可能存在个人信息疏漏或者我的能力不足，理解当下的就业市场。如果我说了很幼稚的话，那就当博大家一笑吧。 𐟚褻夸‹内容总结：如果你想继续留在学术界，请忽略以下所有话；如果你想转换赛道，也仅供参考，只是我对2025年秋招生物对口/转行的一点思考。 1️⃣生物信息学的思考：在编程和AI大行其道的背景下，没有能力手撕代码的调包生信真的处于劣势。求变有两条路：深入挖掘生物信号的统计规律，走数据分析路线；或者拼算法，搞点热门的方向，比如深度学习、NLP和AI医疗。 2️⃣组学分析市场需求：蛋白组＞代谢组＞转录组≈单细胞＞＞＞基因组（在sc-seq单价持续下降的情况下，单细胞也会渐渐向基因组靠拢）。 3️⃣基础湿实验的建议：不到万不得已不建议回到基础湿实验发展，非要做那就：肿瘤＞蛋白＞干细胞＞其他任何，尽量向生物制药/生化靠拢，还有机会去做试剂研发。 4️⃣亟待探索：生物医学工程-随着IVD的崛起，BME今年秋招情况看起来比生物医学要好（人家本来就是电子信息自动化的，你生物能比吗•ᴗ•𐟒篼‰。但是存在交叉多内容杂难转行，同时行业寡头出现，尤其是医学图像处理方向真是卷成麻花。行业学科壁垒对于生物基础的学生来说比较高，感觉适合传统工科转行。

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