临床大三的学生，求生物信息学入门方法

本人是一个临床大三的学生，自己做湿实验的时间不多，除此之外对电脑编程兴趣浓厚，也在兼职团队里面给别人爬过数据，但是却始终感觉，连生信的门都没摸到。近日和志同道合的好友，想一起做一篇关于生信的研究（具体的方向略），但是随着对文献的深入摸索，发现自己的知识盲区越多，感觉在知识的海洋当中溺水了。
  
求有做生信的大佬指点迷津！

我不做生信，蛋白质折叠方向的。看文献也时常越看越迷茫，有关于生物背景有关于物理模型还有关于计算技术。

生物背景和物理模型，概念理解的问题居多，这个一般是看文献。开始可以看中文博士论文，在中文博士论文里熟悉一些背景，然后再在博士论文里找英文文献。读英文文献，我经常遇到的一个问题是，词我基本都认识但意思不理解，这时我会复制这一段英文送到chatgpt，它会按关键词给出解释. 结合chatgpt的解释 ， 与已经确定的知识相互映证，可以很好的理解文本的。需要注意的事，chatgpt会犯错误，纠正chatgpt的错误也不失为一件乐事。

计算技术的问题，一般二个渠道：一是直接问相关人士，师兄师姐软件的维护人（尤其是github上）；二是找实例，先跑起来，数据处理起来。也可以用AI,写代码或者转译代码，根据一些同学反馈效果可以，但是仍需自己略作修改。

如何快速进入一个新的课题呢？ 不同课题组方式可能不一样，我们组是找实例先run起来，可以是组里已有的成果(有现成代码)也可以是比较经典的文献的结果(要找导师推荐)，总之是先跑起来。这样是好的，但我个人在体验上不是很好。这是因为是先把程序跑起来或者说数据处理起来，人很容易陷入技术的泥潭无法自拔。我在之后的反思里想到的一个解决的方案是，多看看文献，只看看背景和结论就好了。技术细节，如果要实践了再来关注不迟。开卷有益，广泛的文献阅读和适当文献笔记让人心安。

怎么入门生物信息学，我不是学生信的，也不做这个方向，所以没办法给出什么具体的方法，B站相关信息应该有蛮多。

生物专业科班，被面包逼成码农。
生信专业的价值大部分时候就是水论文，前景简直和著名的旧金山故事一样，资本鼓吹加金融配合做局谁进谁买单。
你这种知识溺水感是每个努力学习的大三生必然的经历。你大概率是学科知识一直维持着大学的方向发了疯的卷宽度，后果就是会的越多，无知越厉害。
读研以后你导师会划定知识宽度，引导你挖深度，鉴于你已经需要挖深度了，你需要修改学习方法。把自己限定在“想一起做一篇关于生信的研究（具体的方向略）”这个具体方向上，洞悉下相关论文使用的方法，同类型的试着写点综述，目标是能让大一的看懂你方向要干啥，能干啥，怎么干。PS:很像费曼学习法。
综述做完以后你也摸清路数了，临床的好处就是手里有大量数据，你就可以开始按照学会的路数函数，套用自己的数据当x，直接求解y。
以上是很科班的做法。也是真做事的办法。
当你发现以上太难了，时间、金钱不够，那就用以下办法也就是水论文方案，后果自负。
直接使用人工智能阅读大量相关文献，通过数学建模生成疾病影响相关标签，快速高效的筛选出可能是相关疾病的影响因素，筛选出临床病例库中历史数据做实验初期验证，使用数理统计方法设计样本量小时间短的相关实验，通过历史数据和其他论文数据做条件扩增的数据依据。你方案没啥问题伙伴没啥问题三个月就有成果了。这就是生信本科4年12篇SCI的被验证过的可行性方案，北京某华在我毕业那年一个团队三个月干了24篇。

于睿瀛 发表于 2023-9-26 14:21
生物专业科班，被面包逼成码农。
生信专业的价值大部分时候就是水论文，前景简直和著名的旧金山故事一样， ...

谢谢回复！！！
其实我们现在在生信的方向已经比较局限了，没有广泛的去了解学科基础知识，但是发现自己了解的越深入，不知道的越多。。。
目前打算是先花上一年半载的时间在这个方向上，或许之后会清晰一些？

忆梦亦追梦 发表于 2023-9-26 21:17
我是信息类的，只能说入门极难，别说你一个非科班的，我一个本科学了4年都没把信息学明白，知识面太广了， ...

谢谢回复！！
系统地学习确实太难了，但是我觉得先从掌握一些方法慢慢来吧。这几年做生信的医生也越来越多了，希望以后在岗位上也可以利用真实临床数据做科研。
ps：现在应届生里面，我们学校临床专业考研的，一个班大概在90-95%左右，基本上是肯定得考研了

我是信息类的，只能说入门极难，别说你一个非科班的，我一个本科学了4年都没把信息学明白，知识面太广了，一半物理一半计算机，一点生物都没沾，化学只沾了一点点材料。更何况你还是医学这种与信息一点不沾边的，不至少得学个3年。
还有一个消息:医学是一个神奇的专业，任何学科与医学之间的知识壁垒都非常高，所以外面的进不来里面的人出不去。
最后个人建议，你有这闲工夫，不如考研。听说医学研究生相对比较容易。还听说很多三甲医院的要求最低研究生。

植物人 发表于 2023-9-24 22:23
为什么不问一问神奇的chatgpt

谢谢回复！！
GPT一直都在有使用中，但是感觉信息太多了，自己在没有形成框架的情况下，在知识的海洋里面溺水了

这要专业学习得

windyer 发表于 2023-9-24 21:11
我不做生信，蛋白质折叠方向的。看文献也时常越看越迷茫，有关于生物背景有关于物理模型还有关于计算技术。 ...

感谢回复！！

偷得浮生半日闲 发表于 2023-9-24 19:22
这要专业学习得

感谢回复！！！
个人确实是非科班，但是认为这个方向非常有前景，加上个人兴趣浓厚，还是决定自己尝试多学习一点。

为什么不问一问神奇的chatgpt

如果是临床专业，不是生物信息专业，我觉得可以先跟着复现一些热点文章（好多渠道都可以找到源代码和操作视频），那些算法虽然复杂，但是我们只要当一个调包侠就够了，然后再套自己方向的疾病和表型看看有没有好的结果，最后加湿实验验证。我不是大佬，只懂一些皮毛，自己是这样做的，希望对你有用，有问题还望往指正。

Prozac 发表于 2023-9-25 08:40
如果是临床专业，不是生物信息专业，我觉得可以先跟着复现一些热点文章（好多渠道都可以找到源代码和操作视 ...

谢谢回复！！
受教了！！