生物信息学一些基本的常用软件有哪些

在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物检测等工作。

就生物信息学学科来讲，前景十分广阔。

这是研究生命本质的学科，其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘，从结构上获得生命的生理机制，这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能，只是难度很大。

就个人而言，现在我国这方面比较落后，需要人去填补一些空缺，当然研究环境可能没国外好，也可以在相关领域工作。

总的来说，做科研前景较好，不做科研只能找比较一般的工作。

生物信息学安装哪个版本的linux

本人自大三就开始做生物信息，现在即将读博士，希望我的经验可以帮助到你。

既然你是想做生物信息学，那么相关背景什么的会了解一些，我在这就不多说了。

首先，确定你自己的背景专业，现在很多学校本科都没有专门的生物信息学专业，都是挂靠在生命学院或者计算机学院的。

所以背景专业一般都是生物学或计算机学，不同的专业将来做生信区别会很大。

当然，做什么方向和背景专业并没有绝对关系。

如果是生物学背景，那么将来大部分的工作将会是使用专门的生物信息学分析软件。

所以难度会降低。

自学的话，主要学几下几点就好：1、一门脚本语言，个人推荐Python(Perl也可以，各有利弊，Python更新兴一些)。

2、Linux系统。

这个也不是百分百要求，但是专业的生信人，都是用Linux的，而且很多软件都是不支持Windows的。

3、常用的生物信息学数据库，这里列出几个，NCBI,Ensembl,EBI,GENEbank等等，这些数据库下面还分子数据库，像GEO,GWAS catalog等。

当然，还有方向更细的，像miRBase(miRNA数据库)等。

4、R，这也是一种编程语言，但更加侧重结果的展示，实际上也就是画图。

5、常用生信分析软件，这个没必要专门去学，需要用到他们的时候再学也不晚，都是很简单的东西。

如果是计算机背景，那么以后的工作可能主要是算法分析，创造新的生信分析软件，做数据库等。

需要自学的就是以上的那些，再加一门工程语言，C,C++,C#,Java都可以。

如何自学生物信息学

1，从现有的生物信息学工具开始，要熟悉如何利用先用的软件、网络服务器、数据库等等，为生物研究服务，不要做重复工作，能用现成的就不自己开发。

2，熟悉命令行的操作系统，DOS,Linux，可以编写简单的shell；进而能安装命令行级的程序，跑一些常规的流程。

要学习如何寻找和安装软件，这是最重要也是最基本的技能。

其实很多问题，如果找到合适的软件包，都是迎刃而解的。

3，熟悉一种简单的脚本语言，个人推荐用python，具体原因可以见我的帖子。

在没有现成工具时，或需要数据格式转换时，小的脚本是非常有用的。

一般的应用无需自己写太多的代码，要相信我们通常遇到的问题，别的高手可能早就遇到了，所以网络上有大量的工具包。

至于更多的编程语言，一门精则门门通，R,perl等都是类似的。

4，熟悉简单的算法和数据结构的知识，这样就可以理解很多程序的内在机制，进而知道它们的优点和缺点，对自己写程序也有帮助。

有精力的话，进而学习统计、机器学习等。

。

5，在自己的生物领域内扩展，调研，分析，开发。

如何系统的学习生物信息学？

生物信息学，是一门综合学科。

涉及到数学，生物学和计算机的内容。

但在我看来，计算机的基础需要，但要求不是很高，关键是要有很好的生物学知识，包括遗传学的、生物化学的、发育生物学的、分子生物学的、植物生理学的知识等等，也就说需要达到这样的一个要求：在进行数据分析时，能对各种分析结果进行生物学的评价，并给出最优的分析策略。

同时也应该有纯熟的数理基础，包括统计学的、拓扑学的，这样才能把待分析的问题转换成可计算的模型，最后能给出实现的程序。

从个人来说，因为生物信息学是一个非常大的领域，所以，关键是要确定自己的研究方向。

比如，以关联分析为方向的生物信息学，那么就要掌握好各种关联分析的统计分析方法，有很强的数据管理能力，足够好的序列分析能力（这是进行variation查找和分析的基础）。

回到6年以前，如果决定在生物信息学上发展，那么我也许会做下面这些事情：首先，从最不重要的计算机这个方面来说：(1)要掌握好bash等脚本语言，一般的linux问题都能很好的解决(2)熟练使用apache,mysql等基础软件工具，用joomla等CMS配置搭建网站(3)应该努力精通perl,bioperl，以基于此的各种分析工具，比如gbrowser,cmap等(4)足够好的c/c++语言能力，这是实现新算法的最高效语言。

(5)应该努力精通R语言，这是进行统计分析的基础工具(6)如果有机会，学学erlang这样一些函数式语言吧其次，从数学基础来说，我觉得应该：(1)学好线性代数(2)学好高等数学，或者数学分析(3)学好统计学(4)学好离散数学(5)学好计算机算法和数据结构其次，从生物学来说：(1)如果没有进化论的基层，请把进化论学好(2)学好发育生物学，植物生理学(3)学好基因组学、遗传学等千万不要认为这些没有什么用，当你在数据分析，怎么判断结果的合理性，或者对结果进行解释时候，都离不开这些生物学问题。

最后，你对这些问题的理解成度，决定了你的生物信息学水平：只是一个有生物学知识的、会进行计算机操作的技术员，还是一个能给出解决方案的有良好计算机基础的能把握生物学问题的生物信息学家。

最后，从生物信息学的角度来说：(1)对NCBI等各大数据库非常熟悉(2)对各种生物学信息学的分析方法和策略非常的清楚，至少应该知道有那些工具软件，以及这些工具软件的原理和基于的生物学基础，包括：基因组学分析，表达谱分析，代谢组分析、调控网络分析、数据结果的整合展示等最后，生物信息学是一个发展很快的学科，但因起涉及的内容比较多，因此，要想到底一定的要求，是需要付出巨大的努力的。

此外，在进行生物信息学学习的过程中，对自己感兴趣的方法工具，一定要把文献上的数据拿来，自己独立分析一遍，自己去体会分析的过程，从而对这些方法和工具有更深入的理解。

苹果电脑怎么运行生物信息学软件

1. 需要至少4G内存，最好可以达到16G以上内存；2. 至少500G硬盘空间。

通常一个RNA-seq的数据量为20G左右，如果再加上分析之后的结果，可能达到50G，所以即使你有500G的空间，也分析不了几组数据。

所以硬盘空间越多越好，比如说2TB或者使用高速网络存贮界质。

3. CPU，至少2核。

因为你在运行程序时，通常100%占到CPU，如果没有2核，计算机多半会假死在那里。

如果有8核，或者以上更好。

4. GPU，很多程序开始使用GPU运算，如果能有好的GPU显卡，也是推荐的，但不是必须的。

如何通过生物信息学的方法或者软件预测某个基因到底有

生物信息学是交叉学科，更偏向于生物.本科是生物工程，考生物信息学的研究生，应该没问题的，应该说很有优势.生物信息学专业培养目标：本专业培养德智体美全面发展，具备生物信息学的基本理论、基本知识和基本技能，并能在高校或科研机构和政府机构及相关行业的企业、事业部门等从事生物信息和生物信息软件、产品的研究与教学、生产与开发、经营与管理等方面工作的复合型科技人才，以及为相关专业输送高水平的研究生。

专业特色：生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科。

本专业是根据21世纪最具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。

培养具有计算机技术背景，通晓分子生物学知识，熟练运用生物信息处理软件的生物学——计算机两栖复合应用型高级专业技术人才。

所培养的学生在分子遗传与基因工程、生物信息处理与应用、计算机应用等领域具有显著的优势和特色。

就业前景：本专业是二十一世纪最具发展前景的专业之一，学生毕业后可在高校和科研院所从事生物信息相关的研究和教育工作，各级人民政府及其下属单位从事生物信息和基因产品的行政管理工作，能在相关行业的企事业部门从事与生物信息有关的应用研究、软件开发、生产管理、技术推广等工作。

主要课程：生物学、分子生物学、生物信息学、生物信息数据库原理与应用、生物信息软件及应用、信息科学原理、计算机应用基础、计算机高级语言、信息组织学、信息系统分析与设计、人工智能与专家系统、计算机网络等。

另外要会编程，学几个语言，C++或JAVA，再学个Perl，还最好会Linux 生物专业的课，要学好细胞，遗传，分子生物学.考研的话，大多考生化、分子、细胞或离散中的两门