(本文为个人见解,仅供参考。内容主要针对在企业从事生物信息学分析的工作者,不讨论学校和其他科研单位。)
生物信息分析的工作被很多人视为高大上——不需要做实验也能发文章、作为交叉学科门槛比较高、因为高门槛或者沾了IT的光,所以工资待遇相比生物专业其他方向高出不少。但是入行几年或多或少内心都有一些迷茫:这份工作有没有前途、能否做一辈子?自己又如何提高和改变以适应未来的需求变化?我想在此之前应当先思考一下对这份工作是否有正确的认识。
是否真的高门槛?
作为一个半路出家的生物信息分析工作者在刚接触这行时真的觉得门槛挺高的:要学编程,要掌握Linux操作系统,还有眼花缭乱的测序数据、文件格式和对应的分析软件(还很难安装)。现在回过头来看,这可能只是一厢情愿的想法。我认为从技术水平上可以分成几个不同的阶段(有别于刘小乐教授对“生物信息学研究”的分级):
以湿实验为主的科研人员和临床医生:使用在线工具、公开数据库、可视化GUI软件做序列比对、进化分析、数据挖掘等工作。掌握Linux和基础编程能力:通过编程进行数据整理,在Linux下使用命令行实现更复杂的分析。有熟练编程的能力,并掌握大量已有分析软件的使用:可以根据需求快速上手新的分析软件、独立搭建全套分析流程、有idea并能实现一些简单的算法和功能。掌握的计算机、数学和编程知识:可以根据需求开发新的算法和软件。
这里从下到上存在这一条鄙视链:做算法的看不上用现成软件的;软件用得熟编程好的鄙视不熟和不好的;编程一般的鄙视连编程都不会的。几个月前才知道在湿实验做生信的人被称作“pet bioinformatician”。虽然这本不是蔑称,但是传着传着就多出了使用者的调侃的意味。
公司里同我一样半路出家的生信分析工作者主要集中在2-3级。初级分析师可能就是2的水平,高级一点的达到3的水平。刚开始工作会感觉到技能有很大提高,只需要不断积累工作经验,从2进阶到3是比较容易的。但达到3之后想要进阶成为4就比较困难了,光靠应付工作的被动学习很难提升。因为重复性的工作只是让人变得更加熟练,收益是边际递减的。打个比方,会使用10种以上基因组组装软件,和会使用5种有什么本质上的不同吗?到了这个阶段就容易开始迷茫,因为感觉自己遇到了瓶颈,而且你的“后辈”们马上就会迎头赶上,他们甚至掌握的编程语言和分析软件,了解的测