本人普通一本生物製藥，實在沒有做實驗的天賦，想考生物信息研究生，不知生信工作適合女生不，求業內人建議?

01-04

檢查你的技能樹：

概率論，統計；
生物過程的理解；
編程能力：

性能語言，比如C、C++、Java、C#；
腳本語言，比如Perl、Python；
向量語言，比如R、Matlab；
基本數據結構與計算複雜度的概念；

生物信息常用演算法，比如序列比對，一定要自己寫一遍，它喵的有屎坑。

嗯，剛剛生物信息博士畢業，對這個選擇感慨良多。

本科就是生物科學，選擇生物的原因就是因為我天生不吃甜食，想研究清楚到底是怎麼回事，所以就選擇了生物，喜歡研究基因、遺傳方向，本科從大二就開始進各種實驗室實習，但是發現自己性子急，不適合做實驗，漫長的等待和重複勞動讓我漸生退意。加之學習了各種課程，對生物統計和生物信息的熱情最高，也學的不錯，就開始踏入了生物信息的領域，從大三暑假進了後來博士老大的實驗室，大四直博，博士五年後順利畢業。

由於我算是老大的第一個博士，所以很多技術都靠自學，從接觸linux，接觸各種編程語言，挖掘公共資料庫，越發的覺得自己適合從事生物信息，因為性子急，所以，有想法就想馬上實現，所以，技術在自學和摸索中提升，過了一兩年之後，技術問題已經不是課題的瓶頸了，不過生信的課題一般也用不到太難的編程技術。

但是，在博士的幾年期間，遇到了幾件讓我糾結的事情。第一，關於生物信息是不是科學的討論。出國交流的時候，遇到一些學者，他們認為生信只是工具，不能稱其為科學，進而覺得此方向沒有前途，加之發的文章普遍分數不高，沒有很大的影響力。第二，就是同時進行的課題太多了，經常有人拿著數據來求合作，總是認為能夠很快的得到結果，所以，我同時要做好多事情。所以，我博士期間很多自己的課題都廢掉了，特別是做公共數據分析的，因為總感覺結果沒啥科學價值，都是相關性分析加上推測，而且實驗驗證也沒實施，倒是演算法開發的課題和合作的課題發了一些。後來，看看自己合作的文章列表，心裡特別矛盾，雖然幫助別人發文章也挺開心的。

博士還是順利畢業了，確實比做實驗要簡單一些，因為結果不行可以馬上換方法，多嘗試。現在還在生物信息領域，因為不吃甜食的問題還沒解決呢，現在就想把自己測序，分析分析自己的數據，然後挖掘一下哪兒出了問題，這是我選擇科研的源動力。

個人感覺吧，女生從事生信挺好的，如果喜歡研究生物學問題，又不願意做實驗的話，畢竟實驗對身體還是可能會有一定風險的。而且，以後的選擇方向也比較廣，我好多學生信的朋友都輕鬆的轉IT了。如果真的學生信，建議學好統計，掌握一門統計編程語言，另外，如果做演算法開發的話，再學一些難一點的編程語言。生信入門不難的，我們實驗室的師弟師妹，我給他們的計劃是，一個月掌握linux基本操作，一門編程語言的入門，幾個主流資料庫的入門等等，基本上都能夠完成。至於以後的發展，就看個人啦。祝好，加油！

我考慮一下，節後回答你

我就是學生物信息的女生。我專註勸退生物狗啊。當然你真的很感興趣編程熱情高又不缺錢什麼的，學什麼都可以。

我是生信碩士畢業，工作一點不好找啊，也許因為我是碩士不是博士吧。華大錄了我工資也很低。反正做這行不幹出點實實在在的成績來，很難談什麼前途。

我其實很喜歡生物，但是我不想把生物當做我的事業，不想做工程師，然後我毅然決然地轉行了，工資還高過做工程師呢。但我在知乎上到現在還是很關注生物方面的話題。

然後贊同@Xi Yang的答案，技術能力不行就別為難自己了??早早轉行吧??

最後，妹子加油↖(^ω^)↗！祝你好運！

想學可以學，學不好也沒關係，反正也沒幾個學好的。。。

要不就是會寫代碼的，不懂生物的。要不就是以前學生物的，只會寫點腳本的。再不就是學個生物，寫點代碼，完全不懂數學統計的

首先回答你關於女生是否適合從事生信方面工作的問題。作為一個讀完生物信息的本科+碩士女生，我覺得，生物信息這個行業中女生非常的多。而且據我了解，我的大部分女同學，在生物信息的崗位上，乾的還是不錯的。我自己現在也在相關的崗位上工作，我覺得作為一個女生，安安靜靜的坐在電腦前搞科研，也是個不錯的選擇。我性格比較偏內向，所以我感覺這個工作對我而言，幹起來還是非常適合的。如果你是活潑外向的性格，比較好動的話，我覺得有可能你會感覺到這份工作比較枯燥，有點乏味。

其次，關於你本科的專業背景。我沒有讀過製藥專業，但是我大概知道你們可能學過的課程。剛上大學的時候，老師就跟我們講，生物信息是一個數學、生物和計算機的交叉學科。我們大學的課程學的很多，真的是這三個學科課程我們都接觸過，其中編程語言我們就學了好幾門。就你來說，生物背景應該是不錯的，但是可能計算機方面需要加強學習。如果考研的話，可能你需要準備的方面比較多一點，可能需要更多的精力來準備考研。

我感覺國內生物信息近來發展的趨勢還是不錯的，如果你真的下定決心進入這個領域，也是個不錯的選擇。

要看題主想做哪種生信了。

答主出身藥學，在生信的實驗室里呆了三年多，算是對生信這塊有一些了解，希望可以幫助你哈

國內搞生信的實驗室分為兩個流派，一個是「不管演算法是啥按著流程跑腳本」的實用數據分析流，一個是「你問我這到底能幹啥我也不知道」的底層演算法開發流，兩個流派對個人知識背景與思維模式的要求大相徑庭，題主可以根據自己適合哪一類來選擇去哪個流派。

－對於較為實用的數據分析流，其特點如下：

1. 主要使用已有的、現成的包和工具，不涉及演算法與軟體的開發

2. 編程能力與計算背景的要求僅為：會寫命令把任務高高興興地提交到伺服器上，高階一點的大概是會寫命令把一群任務高高興興地提交到伺服器上；會寫腳本（比如r）高高興興地調個函數做關聯分析，高階一點的大概是會寫腳本高高興興地調個函數做關聯分析並畫個圖

3. 主要研究內容更傾向於運用生物知識解釋數據分析的結果，並guide下一步分析內容，因此對具有生物背景的小夥伴相當友好；畢竟沒有點生物基礎根本看不懂KEGG上的通路都是些什麼鬼啊摔

4. 當然如果你有比較強的統計學基礎那就更好了，不然可能連幾個檢驗都搞不清，更別提顯著性關聯性balabala的分析了

5. 總而言之就是，如果你的編程能力不強、對計算沒什麼感覺、兩層循環就搞不定的、冒泡要理解半天的、看到複雜數學公式就要暈菜的、但生物基礎很紮實、且對統計不反感的話，強烈建議選擇這個流派，答主以親身體會告訴你，這個流派雖然平時挺無聊的，但你會有更多時間搞搞業餘愛好，一個blast提交上去就可以回家洗洗睡了，看看韓劇逛逛街吃吃火鍋唱唱歌什麼的才沒人管呢哼

－對於較為底層的演算法工具開發流，其特點如下：

1. 這本身就是披著生物外皮的純正cs！

2. 主要研究內容就是前面分析流用的那些工具的底層演算法啦，分析流程的制定啦，優化啦，醬紫

3. 演算法的本質是數學，因而非常好的數學基礎是大大加分的——這裡的數學基礎不是指高數A數分A啊統計A圖論A啊而是指你有對數學的敏感，最直觀的檢測標準就是你在學高數及其他數學相關課程的時候，你的心態是「咦這個好有意思哇這個公式美美美」，還是「卧槽這啥這啥這又是啥」，如果是後者的話還是建議走數據分析流嗯

4. 演算法的實現需要很好的編程基礎，不僅僅是溜溜的風騷的代碼，還要有「花擦這特喵你都能想到」的編程思維，而前者往往可以在一定的經驗積累後有很大提高，後者卻需要多年的訓練與天賦，這也是為何碼農坑總是容易跳也容易坑的關鍵。

5. 現在大家都奔著把data science往生信坑裡拖，對數據挖掘、機器學習比較有感覺的話，生信真是個不錯的發展方向；正處在分析流轉演算法流的答主以親身體會告訴你，也只有走這個流派才會得到正統cs科班小夥伴的尊重（抹淚，依稀記得電梯里聽到的「perl也算編程語言？啊哈哈哈哈哈哈……」

6. 總而言之就是，這個流派大多由cs背景和數學背景的人組成，如果你具上述背景或有有事沒事寫寫演算法研究研究奇奇怪怪的數學定理的業餘愛好，兼具你的生物學背景的話，各個搞生信演算法的實驗室的大門都會向你張開熱烈的懷抱

綜上，題主自己選哈，簡單來說就是專註做數據分析的呢比較無聊，但門檻不高，上手很快，滿足求職需要（國內大大小小的生信公司一揪一大把）；專註做演算法的有一定門檻，富有挑戰但比較有意思，比較適合科研，當然因為其本身的cs屬性……也是比較適合轉行當正統碼農的

先碼這點，悲催的final黨考完試回來再補充?_?

我的學院有藥物信息學方向的專業坐標哈爾濱跟你的本科專業也有關係呢. 當然適合女生啊我們院長李霞教授就是女的，老厲害了呢

如果你對編程，演算法，統計，感興趣的話你就可以轉了～以後你的另一半就是電腦～感覺女生還是做實驗比較好。。。

適合女生啊，我們這兒至少有一半都是女生，哈哈。坐標P大。

不過考研的好像越來越少了，也挺難考的，最近幾年都沒有招過考研的了，不知道隔壁是啥情況。題主可以試試PTN CLS這種聯合項目。

如果你願意學編程，學統計，不討厭生物，就可以試試生信。我們這兒的話，對於研究生，更看重的是「潛力」而不是已經會什麼，前提是來面試的人能讓我們相信他願意學，有興趣，且他的學習能力領悟能力比較強。很多時候別人最多跟你說要學什麼，剩下的都是自己學了，遇到問題要能自己解決。對生物問題也要有感覺，如果硬要對技能重要性排序，我們這兒大多數老闆更看重的還是你對生物問題的感覺吧，畢竟生物是背景，老闆們希望看到的是提出問題解決問題的能力，喜歡有想法的人，而不是熟練技工。

至於畢業後工作情況，以前畢業的師兄師姐平均水平都還不錯，看個人造化了。

對製藥不了解，但是博士專業是生物信息。

目前就P大和隔壁的情況，女生學生物信息的挺多的，未來幾年就業缺口非常大。

生物信息屬於交叉學科，學好必須掌握好的統計知識，高級代數，簡單的數據挖掘，機器學習，深度學習等等。所以，學習曲線有一些陡峭，一旦到了平緩的階段，就國內來說，年薪25加還是非常普通的。

舉個例子，華大招人，就享受深圳市政府每年12萬的補貼。

基本上去開個會，大數據什麼的，都是遞名片的，我們這裡缺個生信的人，您看您感興趣嗎？其實就真實的就業情況，P大的生信博士，一般在沒畢業的時候工作就找上門了，一些新的創業公司還會給一些原始股去招人。

不過，話說回來，這行。入門容易，深入難，學精有一技之長更難。當然，收入也比相對應的生物實驗專業多多了。

生物信息屆好多大牛都是女的啊，比如上海生科院計算所韓敬東所長，同濟大學劉小樂，哈爾濱醫科大學李霞院長，此外，還有好多好多。所以不要擔心女生不合適這種問題啦

我也是本科生物製藥的也打算往生信方向發展零基礎學習有什麼方向建議嗎

提問貌似不能修改，來更新一下我目前的認識，給大家一個參考。提這個問題時剛上大三，一心想著轉行以及脫離科研這條路。目前還是來到了某科研單位從事生物信息工作，零基礎進來，將近一個月了還是一臉懵逼。但是就個人而言，目前狀態還是挺滿意的，每天都在學習新的東西，感覺比在實驗室的工作更有趣，邊工作邊學習的好處是實踐性更強，學以致用很快上手，局限性就是學的方面比較窄，畢竟在崗位上每個人各司其職，做的只是一小塊兒，而生信涉及到的東西太多太雜了，要想在各種編程語言，統計學，生物醫學（這方面分得更細緻）等方面遊刃有餘是需要花很多功夫的，也很難有各方面的項目實踐機會。。生物信息歸根結底還是為了解決生物問題，所以熱愛生命科學很重要啊(?°з°)-?

另外相對而言科研環境中周圍人都比較單純，容易相處，工作至今還沒有受過什麼委屈哈哈。當然做生信跟性別也沒多大關係，倒是跟個人性格偏好有關，我當初完全多慮了，只不過行業內代碼寫得好的男生確實會多一些。個人感覺自學的局限性還是很大，推薦條件許可的話還是去讀個研究生吧，幹這一行要想職業晉陞做到管理層，phd是標配...讀研不一定要讀生信專業，計算機或統計都是可以的。當然你讀了CS或Statistic後可能不再回生物行業幹活，畢竟選擇面廣了。另我目前還了解到比較適合女生的如遺傳諮詢，臨床監察員，臨床醫學這一塊

計算化學更接近樓主專業

生物製藥行業的生產領域不需要生物信息專業的，因為用不上

生物製藥行業的研發領域基本不需要生物信息專業的，因為交集太少

既然生物信息專業和大量的數據相關，那麼還是找些生物軟體方向的工作可能更好些，及在生物領域，有與IT相結合

你有什麼想不開的為什麼非要有生物製藥轉到生物信息呢？

不是適合不適合的問題了。濕實驗做不好更要換方向了，要麼轉行，要麼生信生統。

本人thu生物本科，就我了解，清華生物博士做濕實驗的大部分出去都不找本專業相關的，讀五六年完全是讀個情懷。但是做生物信息的往往能找到不錯的工作。

製藥專業的？考慮計算機輔助藥物設計方向如何？

對統計感興趣的話可以試試生物統計