最近一直在思考"生物信息学学什么"这个问题，怕误人子弟。我个人从实验生物学转到生物信息学是走了不少弯路，希望我的学生们能少走一些。虽然，弯路是通往成功的必经之路。

之前看到这样一个公式：

问题+方法=论文

觉得有一些道理，所以生物信息学的学习也应该包括两个方面：问题和方法。

问题：可以来自老师的介绍、文献阅读、听报告。 提出好的问题需要长时间的训练，不过可以从一些小的问题开始。

方法：应该是针对提出的问题，需要掌握的技术。一些技术是通用的，比如NGS数据的预处理，比对，变异分析，基因表达分析。一些技术特定一些，比如进化分析，基因调控分析。

所以应该是根据一个相对简单的课题，循序渐进掌握一些方法。并把这些方法应用的一些复杂的课题上。（先造小飞机，再造大飞机。）

关于学习方法这个帖子中有很好的总结：

https://www.zhihu.com/question/20543692

包括：

好奇心、兴趣和目标

使用Google

Linux

至少掌握一门高级编程语言

掌握常用的组学数据分析软件

实践

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我想这些就够了，解决一般的问题绰绰有余。

最最重要的是要有学习的动机（self-motivated)，因为生信的方法和经验，是比较琐碎的，许多东西需要自学。容易满足于掌握一些小的技巧，是初学者经常犯的错误。数据分析时，应该积极思考下一步做什么，并做好准备。提高分析效率，减少空当时间，是提高分析产出所必须的。

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自薛良交科学网博客。

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