来讨论一下computational biology and bioinformatics

大龄坑爹专业loser 发表于 2017-3-3 14:30
呵呵，我就是做computational bio（virtual screening，方向冷门需要很强的数学物理和cs方面的知识），quit ...

可以问一下你是如何申到绿卡的吗？博士毕业做薄厚的时候申请？

求问本科学的BME，是不是学computational bio比较吃香？毕业后真的特别不好找工作吗

大龄坑爹专业loser 发表于 2017-3-4 05:19
说实话，不好找，但一旦找得到基本不愁funding，尤其是女教授。但大多数能找到教职都是有身份的。

如 ...

可是纯生物背景的话直接申cs感觉又有困难。。我现在也是打算生信曲线救国。。

我就是half-bioinfor PhD；我通过NGS发现了我们领域XXX famous disease长期以来没有被发现的致病的tandem repeats polymorphism；但最后被老板逼着做benchwork，最后彻底断送我对学术的兴趣，quit生物读CS master。
我自认为我的研究，发表Nature Genetics是没问题的。可偏偏毁在了变态老板手里。

纵然你要做bioinformatics，切记：
找CS出身的老板！
找CS出身的老板！
找CS出身的老板！
找CS出身的老板！
. 1point 3acres 找CS出身的老板！
找CS出身的老板！

一切生物/医学出身打着bioinfor旗号浑水摸鱼的老板，全部去死死死死死死死死死死死！

bioinfor，是典型的data scientist的分支；最后你去industry的职业轨迹就是做data scientist。
而现实是：
95%的所谓bioinformatician，甚至包括大量bioinfor PhD做的工作，就是会linux，会python，用现成的software，跑一跑pipeline，用用BWA/GATK，毫无技术含量。最后的bottleneck依然在biology方面。why？因为bioinfor是给生物做嫁衣裳的。bioinfor的funding被一群连hello world都不懂的biologist/医生手上。他们眼里你不过就是一个calculator，算出他们要的结果即可。纵然CS department的老板，想拿到NIH的funding，也必须抱生物学家/MD大腿，最后导致你的研究非常偏biology。
.google  и只有5%的是科班CS出身的，他们负责做软件。只有这一小拨人，能得到跟普通CS phd差不多的training。但bioinfor做软件的，能做的领域方向，几乎已经被MIT/Broad Institute包揽，被做烂了，你想创新几乎不可能了。坑被沾满了。(比如做variant calling的GATK)。但是发一点垃圾文章，造一造数据，混个毕业，还是可以的。

你确定你能碰到一个CS出身的老板，让你做software coding的工作？你很大可能最后就是成为一个machine learning不错的data scientist(当然这也不错了)；但因为你只focus在biology data；你找工作的时候如何自圆其说可以胜任finance data和internet data？（只有这两个方向是有前途的）。。。更大可能，你沦落到跟一群biologist讨论生物。。。

然后呢，你最后发现，bioinfor的工作机会，几乎全在academia；只能做postdoc，你只是比那些生物千老高级一点，拿个6-7万的工资，然后不用做实验。多少生物postdoc在改行这个呢。6万块对于生物postodc已经很多了
而真正对口的在industry的NGS job，跟CS/SDE比起来少的可怜，有的还要绿卡。我知道的都是有Nature或者Nature genetics的才去Illumina

所以，你最后发现，你还是要刷题找SDE工作。。。或者到处做side project转行做data scientsit

所以，做生物信息？但凡你是个CS科班的，傻子才去做。。。

补充内容 (2017-11-18 11:57):
你去搜索湾区或者西雅图的SDE job number；和bioinformatician job number；前者是后者literally 100倍还要多！！！

补充内容 (2017-11-18 11:59):
bioinfor的funding被一群连hello world都不懂的biologist/医生把持着

补充内容 (2017-11-18 12:00):
好的data scientist还是需要domain knowledge的，所以你bioinfor出来的后果是，你深陷生物医学的healthcare领域，未必能handle的了金融和互联网数据。而金融/互联网才是大肥肉

补充内容 (2017-11-18 12:03):
另外，生物医学数据，噪音大，而且很不稳定很不可靠，大量artifact，而且一切未知，所以不要指望普通machine/deep learning可以得到你要的结果；最后得到似是而非的数据，就又要转向实验验证。而做实验=地狱.

补充内容 (2021-04-22 13:21 +8:00):
转眼多年过去，再看这个帖子好感慨。如今bioinfor都沦落成生物转CS的跳板了，真正CS背景的人谁去读这个，跟tech industry没法比。当然了真正热爱基因组学/计算生物的人除外。

biomedicineman 发表于 2017-11-18 11:56
我就是half-bioinfor PhD；我通过NGS发现了我们领域XXX famous disease长期以来没有被发现的致病的tandem r ...

我认为你讲的有一定道理，生物信息搞得好的（发NSC等）基本都是生物和信息都搞得很好的，只一个搞得好都发不了顶级的文章。现在的说法应该是Biology is computational biology，真正好要两个都好。但是有时候觉得这块（生物信息的算法）还是蛮有意思的。我也正在考虑以后是做生物信息还是另一个方向，害怕生物是坑，但是有没有可能某一天生物这一块突然火了，能很好的商业化呢？

haowon 发表于 2017-11-19 12:28
我认为你讲的有一定道理，生物信息搞得好的（发NSC等）基本都是生物和信息都搞得很好的，只一个搞得好都 ...

我不知道什么是有意思的，你举个例子？
除了真正和疾病相关的可以identify mutation(而且是仅限于monogenic disease的)，什么transcription-binding, RNA-seq，systems biology，GWAS，纯属意淫放屁，骗取经费。

我不知道你是不是学生物的。。
包括我刚才说的疾病，现在疾病的遗传学病因研究陷入瓶颈。因为好研究的单位点疾病都研究完了，复杂多位点疾病，比如一个糖尿病和700个genomic loci有关联，也就是association。so？and then？首先这些位点都无法重复，其次就算可以重复，请问对于疾病治疗有什么作用？说白了，就是现代版的瞎子算命。就算已知病因的比如huntington，知道多少年了，能治好吗？

要想“火”，一定要看市场需求，就好比当年发明青霉素一样，有巨大的临床价值。作为最有利润可能性的big pharma，首先能做的简单的药已经做完了，patent也过期了；其次因为基础研究跟不上(我前面说的复杂疾病)，导致pharma做不出新药；而做rare disease又没有利润。所以，哪怕最大利润的pharma，只有当你有新药的时候才有巨额利润；而事实是，一个药物要成功，需要15-20年的时候，往往最后被FDA否决，多少billion dollar就打水漂了。然后你就要面临裁员。

说的更明确一点，如果哪天我们能发明药物，治愈所有的癌症，心脏病，糖尿病；同时我们有能力做到因人而异的personalized medicine，那一定是大赚特赚；但这一天我估计永远无法到来，因为第一，现代医学水平做不到，基础医学研究只能在分子水平，做不到system level；第二，死亡是正常现象，是上帝的旨意。你跟老天爷做对？必然失败。

当然，不排除，有一些小的方向，会取得巨大成功，比如WGS对于prenatal fetus的产前孕检，产生巨大经济利益。或者疾病之外的生物能源这种交叉学科，我不了解的。但是，生物医学整体想飞越，然后产生巨大经济效益，至少是IT产业的效益，简直是impossible

最后，IT产业的火，是因为这是入侵所有领域的“工业革命”级别的变革。生物医学首先只是人类生活的一个小小分支，无法影响到全体社会的每个角落(除非医学做到百病包治，长生不老，那么社会形态会有巨大变革)；更不要说生物医学的研究对象极其特殊，投资成本代价极其高，风险极其大，这两点恰好是IT的长处。IT，你有个mac电脑+idea就可以创业了。生物医学呢？

biomedicineman 发表于 2017-11-19 14:00
我不知道什么是有意思的，你举个例子？
除了真正和疾病相关的可以identify mutation(而且是仅限于monoge ...

我说的有意思是设计新的算法处理数据，提高精度或者加快速度。不过这显然还算是CS的研究，不做生物实验验证的话跟生物其实关系不大。

我是纯CS背景，没有很多生物知识。我觉得你这个帖子吐槽的还是有一定道理的，GWAS确实早就到头了。那些复杂的确实很难研究，也就是大家在那刷论文，并没有什么实质性的突破。

看来还是得先搞好CS，等玩出资本来，也许有兴趣可以再回来玩烧钱的生物。

大龄坑爹专业loser 发表于 2017-3-3 14:30
呵呵，我就是做computational bio（virtual screening，方向冷门需要很强的数学物理和cs方面的知识），quit ...

别泄气啊，找工作很看时间、地点。
总结经验，会有好运气的。

biomedicineman 发表于 2017-11-19 14:00
我不知道什么是有意思的，你举个例子？
除了真正和疾病相关的可以identify mutation(而且是仅限于monoge ...

感觉cz分析得非常内行。
请教下，如果是cs科班的，不是你说那5%做软件，而是研究些相关的算法，发paper的那种，水平怎么样？将来出路大体是怎样的？
谢谢！

大龄坑爹专业loser 发表于 2017-3-4 05:19
说实话，不好找，但一旦找得到基本不愁funding，尤其是女教授。但大多数能找到教职都是有身份的。

如 ...

谢谢cz的分享！
找教职还要身份吗？一般专业的教职好像都给办身份啊。是因为这个computational biology 专业人太多了吗 或者说是因为跟生物专业沾边 所以。。。？