N**A
发帖数: 638 | 1 大家好
我今年是生物phd第三年了
做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
继续读了
我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
去我们还要异地三年
我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
现在看到了以下几个硕士：
1。accounting
2。finance
3。statistics (里面分为Applied Statistics，Specialization in Compuational
Science and Engineering，Specialization in Computational Life Sciences）
4。public health（里面包括了Biostatistics）
请大家指点一下，这四个方向，哪个方向好找工作，并且以后工作不会太累呢？我想以
后把重点放在家庭上。
非常感谢大家！！ |
y*******t
发帖数: 91 | 2 Specialization in Computational Life Sciences
Especially related to Next Generation Sequencing data analysis. |
K******S
发帖数: 10109 | 3 3
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
|
y****i
发帖数: 4109 | 4 统计！！而且不一定要和生物相关。其实你读硕士，方向不重要，拿个学位，到时候可
以不找生物的工作，找银行保险公司的。 就是做research的工作的话， bioinfo的工
资比统计的低呢。 |
l*****g
发帖数: 43 | 5 yongtnhot说的很对，personalized medicine要有好多序列分析，有人会做这个，work
from home， 需求很大。 |
j****x
发帖数: 1704 | 6 这种序列分析一旦进入到实际应用阶段，就只需要很少的人工了，考虑到个人隐私问题
，更不可能有“需求很大的work from home”
work
【在 l*****g 的大作中提到】
: yongtnhot说的很对，personalized medicine要有好多序列分析，有人会做这个，work
: from home， 需求很大。
|
N**A
发帖数: 638 | 7 请问你觉着4好还是3好呢
【在 j****x 的大作中提到】
: 这种序列分析一旦进入到实际应用阶段，就只需要很少的人工了，考虑到个人隐私问题
: ，更不可能有“需求很大的work from home”
:
: work
|
y***i
发帖数: 11639 | 8 离生物越远越好。
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
|
N**A
发帖数: 638 | 9 up
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
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h****u
发帖数: 480 | 10
accounting, no brainer for your case.
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
|
|
|
w***7
发帖数: 1637 | 11 accounting 现在很难找工作
统计更好，不要念生物统计，念一般的统计
【在 h****u 的大作中提到】
:
: accounting, no brainer for your case.
|
y*******t
发帖数: 91 | 12 It may take at least >5 years to 进入到实际应用阶段. The need is big
currently even in research area. LZ could be the first generation who make
the data analysis to 进入到实际应用阶段.
It was said the whole genome sequencing for a person only cost $1000, but it
may cost > $10000 for data analysis in the future.
A single tumor may contain hundreds thousands of point mutations, another
thousands of deletion/insertion, plus thousands of copy number ampifications
, fusions.... no optimized way to analyze all these.
Companies and universities are looking for those guys.
LZ has the bio-background, why waste it?
Not everything related to "Bio" are bad!
【在 j****x 的大作中提到】
: 这种序列分析一旦进入到实际应用阶段，就只需要很少的人工了，考虑到个人隐私问题
: ，更不可能有“需求很大的work from home”
:
: work
|
j****x
发帖数: 1704 | 13 没人说“everything related to BIO is BAD！”，有什么可悲愤的啊。。。
现在尝试进入NGS数据分析领域还能被算做first generation？你也许太乐观了点
如果personal genome sequencing costs only $1000, 数据分析需要10000$? 你觉得
可能吗？“It is said”？ By whom？好吧，就算真需要10000$,也不意味着就创造出
了大量的“work at home”的分析师啊，这块是可以高度流程化做成pipeline来实现的
，甚至某种程度上比传统的芯片数据分析还要可集成化一些。
关于肿瘤的各种突变，你说的没错，问题是进入到诊断应用阶段，只有那些具有真正确
定诊断意义的才可能作为识别的靶点，而这里的瓶颈不在NSG技术。另外，在后续的诊
断过程中，人工介入越少越好，这是基本的宗旨。一方面避免人为的bias，另一方面更
为关键的是保护个人隐私，这其实才是personal genomics真正能市场化的关键考验之
一。
作为重要的技术手段，NGS当然有着广泛的前景，自然有相应的职场需求，但是指望它
成为求职的金钥匙，显然是不现实的。科研服务是目前比较现实的出口之一，如你所说，
公司大学研究所可能都有需求，我完全赞同这一点
it
ampifications
【在 y*******t 的大作中提到】
: It may take at least >5 years to 进入到实际应用阶段. The need is big
: currently even in research area. LZ could be the first generation who make
: the data analysis to 进入到实际应用阶段.
: It was said the whole genome sequencing for a person only cost $1000, but it
: may cost > $10000 for data analysis in the future.
: A single tumor may contain hundreds thousands of point mutations, another
: thousands of deletion/insertion, plus thousands of copy number ampifications
: , fusions.... no optimized way to analyze all these.
: Companies and universities are looking for those guys.
: LZ has the bio-background, why waste it?
|
y*******t
发帖数: 91 | 14 I agree all what you said.
"everything related to BIO is not always BAD" is just a comment for the
post"离生物越远越好".
My point is that the data analysis for 'next generation sequencing'is a good
choice for future career. She has to make his decision according to her
interests and background.
I had talked with a a director of clinical diagnostic lab about NGS in
clinical use. Her comments is that the NGS is not ready at all for diagnosis
. The bottle neck is the data analysis (of couse false positive is also
another problem).It is she said that the analysis may cost $10,000, 10 times
more than the sequencing( everybody can ignore her comment) There is some
good reviews in JMD or some where also talked the same problem in clinical
use.
The clinical labs are waiting for the 高度流程化做成pipeline. It may take
about 5 years. Because they have to wait the research labs to identify all
the gene alterations related to diseases (not only cancer). One whole genome
sequencing produce tons of data, data analysis is a big burden for research
lab currently.
: 没人说“everything related to BIO is BAD！”，有什么可悲愤的啊。。。
【在 j****x 的大作中提到】
: 没人说“everything related to BIO is BAD！”，有什么可悲愤的啊。。。
: 现在尝试进入NGS数据分析领域还能被算做first generation？你也许太乐观了点
: 如果personal genome sequencing costs only $1000, 数据分析需要10000$? 你觉得
: 可能吗？“It is said”？ By whom？好吧，就算真需要10000$,也不意味着就创造出
: 了大量的“work at home”的分析师啊，这块是可以高度流程化做成pipeline来实现的
: ，甚至某种程度上比传统的芯片数据分析还要可集成化一些。
: 关于肿瘤的各种突变，你说的没错，问题是进入到诊断应用阶段，只有那些具有真正确
: 定诊断意义的才可能作为识别的靶点，而这里的瓶颈不在NSG技术。另外，在后续的诊
: 断过程中，人工介入越少越好，这是基本的宗旨。一方面避免人为的bias，另一方面更
: 为关键的是保护个人隐私，这其实才是personal genomics真正能市场化的关键考验之
|
j****x
发帖数: 1704 | 15 数据分析，从来都不会成为诊断应用的瓶颈，因为诊断应用，永远要使用最简单易行最
直观最保险的数据分析方法，也许我这话说得绝对了，但是对于NGS，我相信这个说法
目前NGS数据分析对于研究型实验室而言可能确实是一个挑战，但是实际上挑战主要在
操作海量的数据上，这对多数实验室而言可能没有多少经验，基于图形界面的尤其是
WIN下的傻瓜软件也不像其他生物信息数据分析那么丰富。但技术层面上说实际上没有
什么特别高深的屏障，相比之前的芯片数据分析甚至还要简单一些，另外，例如RNA-
seq分析到了后期和芯片分析也是殊途同归。目前做NGS数据分析的，主流就是从这些传
统数据分析领域转过来的“熟练工”。
diagnosis
times
【在 y*******t 的大作中提到】
: I agree all what you said.
: "everything related to BIO is not always BAD" is just a comment for the
: post"离生物越远越好".
: My point is that the data analysis for 'next generation sequencing'is a good
: choice for future career. She has to make his decision according to her
: interests and background.
: I had talked with a a director of clinical diagnostic lab about NGS in
: clinical use. Her comments is that the NGS is not ready at all for diagnosis
: . The bottle neck is the data analysis (of couse false positive is also
: another problem).It is she said that the analysis may cost $10,000, 10 times
|
a****o
发帖数: 1786 | |
s*****0
发帖数: 357 | 17 I'd rather second this. Personal medicine sucks, at least in the near future
. Very limited industrial opportunities.
Try to be a generalist if you want to do statistics. Don't limit your
options to only academics or research organizations.
【在 j****x 的大作中提到】
: 这种序列分析一旦进入到实际应用阶段，就只需要很少的人工了，考虑到个人隐私问题
: ，更不可能有“需求很大的work from home”
:
: work
|
q*****n
发帖数: 331 | 18 如果你对 labwork不反感的话，可以拿master直接找industry的工作。 |
c******m
发帖数: 884 | 19 反正是要转，直接转ＣＳ就好了。
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
|
K******S
发帖数: 10109 | 20 no brain a head ah, it's very hard to find a job for fresh accountant and
accounting jobs are being shifted to india.
【在 h****u 的大作中提到】
:
: accounting, no brainer for your case.
|
|
|
K******S
发帖数: 10109 | 21 good suggestion
【在 q*****n 的大作中提到】
: 如果你对 labwork不反感的话，可以拿master直接找industry的工作。
|
w******y
发帖数: 8040 | 22 hehe, you must have read the perspective article by Mardis
However, $10K analysis cost is mainly spent on the hardware.
By the way, once HeMa@mitbbs said a truth: when the major pipeline is done,
then it is the right time to massively lay off bioinformaticians.
History usually repeats itself and the NGS thing
will inevitably repeat the 2000 genome bubble.
it
ampifications
【在 y*******t 的大作中提到】
: It may take at least >5 years to 进入到实际应用阶段. The need is big
: currently even in research area. LZ could be the first generation who make
: the data analysis to 进入到实际应用阶段.
: It was said the whole genome sequencing for a person only cost $1000, but it
: may cost > $10000 for data analysis in the future.
: A single tumor may contain hundreds thousands of point mutations, another
: thousands of deletion/insertion, plus thousands of copy number ampifications
: , fusions.... no optimized way to analyze all these.
: Companies and universities are looking for those guys.
: LZ has the bio-background, why waste it?
|
C*****s
发帖数: 292 | 23
I don't think you are working in this area. At least not in a top lab.
【在 j****x 的大作中提到】
: 数据分析，从来都不会成为诊断应用的瓶颈，因为诊断应用，永远要使用最简单易行最
: 直观最保险的数据分析方法，也许我这话说得绝对了，但是对于NGS，我相信这个说法
: 目前NGS数据分析对于研究型实验室而言可能确实是一个挑战，但是实际上挑战主要在
: 操作海量的数据上，这对多数实验室而言可能没有多少经验，基于图形界面的尤其是
: WIN下的傻瓜软件也不像其他生物信息数据分析那么丰富。但技术层面上说实际上没有
: 什么特别高深的屏障，相比之前的芯片数据分析甚至还要简单一些，另外，例如RNA-
: seq分析到了后期和芯片分析也是殊途同归。目前做NGS数据分析的，主流就是从这些传
: 统数据分析领域转过来的“熟练工”。
:
: diagnosis
|
C*****s
发帖数: 292 | 24
,
I second this.
【在 w******y 的大作中提到】
: hehe, you must have read the perspective article by Mardis
: However, $10K analysis cost is mainly spent on the hardware.
: By the way, once HeMa@mitbbs said a truth: when the major pipeline is done,
: then it is the right time to massively lay off bioinformaticians.
: History usually repeats itself and the NGS thing
: will inevitably repeat the 2000 genome bubble.
:
: it
: ampifications
|
v***2
发帖数: 131 | 25 Agree, I don't thing NGS will lead to a large job market either. Even data
analysis were a hot jobmarket in the future, it will be overwhelmed by guys
with CS background at once. It is not too much difficult for a CS expert to
transfer to the bioinfo field.
【在 j****x 的大作中提到】
: 数据分析，从来都不会成为诊断应用的瓶颈，因为诊断应用，永远要使用最简单易行最
: 直观最保险的数据分析方法，也许我这话说得绝对了，但是对于NGS，我相信这个说法
: 目前NGS数据分析对于研究型实验室而言可能确实是一个挑战，但是实际上挑战主要在
: 操作海量的数据上，这对多数实验室而言可能没有多少经验，基于图形界面的尤其是
: WIN下的傻瓜软件也不像其他生物信息数据分析那么丰富。但技术层面上说实际上没有
: 什么特别高深的屏障，相比之前的芯片数据分析甚至还要简单一些，另外，例如RNA-
: seq分析到了后期和芯片分析也是殊途同归。目前做NGS数据分析的，主流就是从这些传
: 统数据分析领域转过来的“熟练工”。
:
: diagnosis
|
j****x
发帖数: 1704 | 26 任何领域如果深入到极致自然就有难度到极致的命题，我不觉得这和我说的有矛盾。
我的本意是，数据分析不是目前NGS实际应用（尤其是临床诊断方面）的根本瓶颈。而
在研究领域，目前的主要实际运用方向上，相比传统的芯片分析以及其他高通量数据分
析而言，对实验室技术人员也没有根本的技术屏障。请你在评判我的观点的时候联系上
下文
BTW，如果你是在top lab里working的话，能不能充分表达一下你的观点，让我们也学
习一下，看看差距
【在 C*****s 的大作中提到】
:
: ,
: I second this.
|
e*****t
发帖数: 642 | 27 你们啦,没几个在industry工作过,就知道大脑一拍在那想什么说什么.
pipeline建立起来后,就lay off bioinformaticians?
药厂的clicial trial pipeline要成熟多了,也没见他们大规模lay off statisticians
. 相反,pipeline建立以后,更需要这个领域的,不论是前期,还是后期.
,
【在 w******y 的大作中提到】
: hehe, you must have read the perspective article by Mardis
: However, $10K analysis cost is mainly spent on the hardware.
: By the way, once HeMa@mitbbs said a truth: when the major pipeline is done,
: then it is the right time to massively lay off bioinformaticians.
: History usually repeats itself and the NGS thing
: will inevitably repeat the 2000 genome bubble.
:
: it
: ampifications
|
e*****t
发帖数: 642 | 28 我也觉得你不是这个领域的人.
NGS不是简单的seq align,然后找genetic variation.
downstream的数据分析,是主要的瓶颈.比如通过gene gene interaction,建立genetic
network,目前还没有很好的统计学方法.那些所谓的baysian ,markov chain计算量大到
一定程度,都很难实现,虽然算法上不复杂.
【在 j****x 的大作中提到】
: 任何领域如果深入到极致自然就有难度到极致的命题，我不觉得这和我说的有矛盾。
: 我的本意是，数据分析不是目前NGS实际应用（尤其是临床诊断方面）的根本瓶颈。而
: 在研究领域，目前的主要实际运用方向上，相比传统的芯片分析以及其他高通量数据分
: 析而言，对实验室技术人员也没有根本的技术屏障。请你在评判我的观点的时候联系上
: 下文
: BTW，如果你是在top lab里working的话，能不能充分表达一下你的观点，让我们也学
: 习一下，看看差距
|
j****x
发帖数: 1704 | 29 你可能没有明白我的意思，我可没有说生物信息分析或者高通量数据分析不存在技术屏
障，相反，瓶颈多的很，屏障哪里都是
你说的这些命题始终都是难题，但并不是伴随NGS所产生的，实际当多年前我第一次接
触芯片数据分析的时候，这些难题就已经存在了。正如我前面也提到了的，实际上NGS
数据分析到了后期，和芯片分析也就殊途同归了，显然对之前芯片数据分析所面临的挑
战所未能解决的问题，NGS也是同样的问题。但是我这里显然没有把这部分算成是NGS自
身的技术屏障，而只是系统生物学自身的未解难题之一。
我有一个建议，大家最好就事论事，充分理解别人观点的前提下交流意见，而不是引申
什么是不是这个领域的人，甚至什么top不top的lab，显得有失格调。
genetic
【在 e*****t 的大作中提到】
: 我也觉得你不是这个领域的人.
: NGS不是简单的seq align,然后找genetic variation.
: downstream的数据分析,是主要的瓶颈.比如通过gene gene interaction,建立genetic
: network,目前还没有很好的统计学方法.那些所谓的baysian ,markov chain计算量大到
: 一定程度,都很难实现,虽然算法上不复杂.
|
u****e
发帖数: 200 | 30 任何开发性质的工作都是目前没有市场的，你要看投资方的心情。要改就改称已经有稳
定市场的，比如CS。当科学家就是穷命，给科学投资的人先发财，科学家才能跟着发财。
生物没有市场，但是医学有市场，任何改头换面的生物专业只是拉别的专业做救命稻草
，比如说computational biology, biostatistics，早晚就是个大忽悠，不可能有突破
的，有了突破也是学术上的。
现实已经残酷到病人没有保险不看医生了，你还推销什么基因治疗？有市场么？你要说
我短视，那美国经济短期不能很快复苏，你等快复苏前再学也来得及，现在学早了，毕
业没工作。 |
|
|
y*******t
发帖数: 91 | 31 All of you guys are pretty good in this area. I learned a lot. Especially '
juzbox', 'usmlee' provided good points.
We are just considering the same thing from different prospects. I am a
totally outsider of bioinformatics. Recently, a lot of companies are trying
to sell their NGS machines to a clinical lab (ABI ion torrent..Illumina). My
feeling is that the data analysis is to hard for us to handle.
By the way, some genetic information is very useful for cancer therapy. Such
as certain "EGFR" gene alterations, patients containing these mutations are
sensitive to some drugs. |
d*****r
发帖数: 2583 | 32 agree with the last paragraph,
no need to emphasize "是不是这个领域的人", just convince other people by
your knowledge and understanding of the field. If you hit the right point,
any complicated ideas can be expressed in a few plain English/Chinese
sentences, so other people will understand, no matter 是不是这个领域的人.
NGS
【在 j****x 的大作中提到】
: 你可能没有明白我的意思，我可没有说生物信息分析或者高通量数据分析不存在技术屏
: 障，相反，瓶颈多的很，屏障哪里都是
: 你说的这些命题始终都是难题，但并不是伴随NGS所产生的，实际当多年前我第一次接
: 触芯片数据分析的时候，这些难题就已经存在了。正如我前面也提到了的，实际上NGS
: 数据分析到了后期，和芯片分析也就殊途同归了，显然对之前芯片数据分析所面临的挑
: 战所未能解决的问题，NGS也是同样的问题。但是我这里显然没有把这部分算成是NGS自
: 身的技术屏障，而只是系统生物学自身的未解难题之一。
: 我有一个建议，大家最好就事论事，充分理解别人观点的前提下交流意见，而不是引申
: 什么是不是这个领域的人，甚至什么top不top的lab，显得有失格调。
:
|
d*******e
发帖数: 1649 | 33 这楼已经歪了。。。
不过我想说，这个方向以后肯定是需要人的，从解决所谓难题的“高端”人才到写程序
的码工，全套下来可以解决不少人的就业问题。至于什么市场化，商业化的大公司运作
，和医院合伙搞什么个人芯片，以后肯定会有的，只是时间早晚不好说。
做数据分析这一块生物背景的人更合适，因为他们会知道什么是更重要的问题。这一块
对编程的要求并不高，最不济也可以成为以后转行的跳板。可惜很多人还没有意识到这
一点，我观察到早几年意识到并且身体力行的人已经发达了。这趟浑水赶早不赶晚，大
家记住这一点吧。
NGS
【在 j****x 的大作中提到】
: 你可能没有明白我的意思，我可没有说生物信息分析或者高通量数据分析不存在技术屏
: 障，相反，瓶颈多的很，屏障哪里都是
: 你说的这些命题始终都是难题，但并不是伴随NGS所产生的，实际当多年前我第一次接
: 触芯片数据分析的时候，这些难题就已经存在了。正如我前面也提到了的，实际上NGS
: 数据分析到了后期，和芯片分析也就殊途同归了，显然对之前芯片数据分析所面临的挑
: 战所未能解决的问题，NGS也是同样的问题。但是我这里显然没有把这部分算成是NGS自
: 身的技术屏障，而只是系统生物学自身的未解难题之一。
: 我有一个建议，大家最好就事论事，充分理解别人观点的前提下交流意见，而不是引申
: 什么是不是这个领域的人，甚至什么top不top的lab，显得有失格调。
:
|
n****n
发帖数: 434 | |
i****f
发帖数: 979 | |
l*****7
发帖数: 153 | 36
赞
【在 j****x 的大作中提到】
: 任何领域如果深入到极致自然就有难度到极致的命题，我不觉得这和我说的有矛盾。
: 我的本意是，数据分析不是目前NGS实际应用（尤其是临床诊断方面）的根本瓶颈。而
: 在研究领域，目前的主要实际运用方向上，相比传统的芯片分析以及其他高通量数据分
: 析而言，对实验室技术人员也没有根本的技术屏障。请你在评判我的观点的时候联系上
: 下文
: BTW，如果你是在top lab里working的话，能不能充分表达一下你的观点，让我们也学
: 习一下，看看差距
|
a**e
发帖数: 5094 | 37 有没有是一回事，能不能卖出去又是另外一回事
就现在genetic testing吧，很多保险公司不cover或是cover一部分。病人一问，自己
要掏多少钱，一听上千块。就问，查出来有得治吗？一听没得治，立马不查了
【在 d*******e 的大作中提到】
: 这楼已经歪了。。。
: 不过我想说，这个方向以后肯定是需要人的，从解决所谓难题的“高端”人才到写程序
: 的码工，全套下来可以解决不少人的就业问题。至于什么市场化，商业化的大公司运作
: ，和医院合伙搞什么个人芯片，以后肯定会有的，只是时间早晚不好说。
: 做数据分析这一块生物背景的人更合适，因为他们会知道什么是更重要的问题。这一块
: 对编程的要求并不高，最不济也可以成为以后转行的跳板。可惜很多人还没有意识到这
: 一点，我观察到早几年意识到并且身体力行的人已经发达了。这趟浑水赶早不赶晚，大
: 家记住这一点吧。
:
: NGS
|
y***i
发帖数: 11639 | 38 genetic network就是一坑爹。而且microarray建立不起来network，NGS怎么就能建立
起来？
genetic
【在 e*****t 的大作中提到】
: 我也觉得你不是这个领域的人.
: NGS不是简单的seq align,然后找genetic variation.
: downstream的数据分析,是主要的瓶颈.比如通过gene gene interaction,建立genetic
: network,目前还没有很好的统计学方法.那些所谓的baysian ,markov chain计算量大到
: 一定程度,都很难实现,虽然算法上不复杂.
|
y***i
发帖数: 11639 | 39 Nod, I agree with u.
NGS
【在 j****x 的大作中提到】
: 你可能没有明白我的意思，我可没有说生物信息分析或者高通量数据分析不存在技术屏
: 障，相反，瓶颈多的很，屏障哪里都是
: 你说的这些命题始终都是难题，但并不是伴随NGS所产生的，实际当多年前我第一次接
: 触芯片数据分析的时候，这些难题就已经存在了。正如我前面也提到了的，实际上NGS
: 数据分析到了后期，和芯片分析也就殊途同归了，显然对之前芯片数据分析所面临的挑
: 战所未能解决的问题，NGS也是同样的问题。但是我这里显然没有把这部分算成是NGS自
: 身的技术屏障，而只是系统生物学自身的未解难题之一。
: 我有一个建议，大家最好就事论事，充分理解别人观点的前提下交流意见，而不是引申
: 什么是不是这个领域的人，甚至什么top不top的lab，显得有失格调。
:
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w******y
发帖数: 8040 | 40 hehe, don't want to be harsh,
but you don't even know the difference between R and D in industry ...
You'd better come back after you work in industry for five years, hehe
statisticians
done
【在 e*****t 的大作中提到】
: 你们啦,没几个在industry工作过,就知道大脑一拍在那想什么说什么.
: pipeline建立起来后,就lay off bioinformaticians?
: 药厂的clicial trial pipeline要成熟多了,也没见他们大规模lay off statisticians
: . 相反,pipeline建立以后,更需要这个领域的,不论是前期,还是后期.
:
: ,
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S**********l
发帖数: 3835 | 41 我一直不太理解，什么叫genetic network?
【在 y***i 的大作中提到】
: Nod, I agree with u.
:
: NGS
|
v******r
发帖数: 69 | 42 JD? Patent lawyer with a masters in biology can easily earn 200k in the bay
area. |
z*t
发帖数: 863 | 43 而且medicare要削减，能付得起这些乱七八糟检查的人又少了不少，什么维护人类健康
啊，没钱维护个毛啊！
财。
【在 u****e 的大作中提到】
: 任何开发性质的工作都是目前没有市场的，你要看投资方的心情。要改就改称已经有稳
: 定市场的，比如CS。当科学家就是穷命，给科学投资的人先发财，科学家才能跟着发财。
: 生物没有市场，但是医学有市场，任何改头换面的生物专业只是拉别的专业做救命稻草
: ，比如说computational biology, biostatistics，早晚就是个大忽悠，不可能有突破
: 的，有了突破也是学术上的。
: 现实已经残酷到病人没有保险不看医生了，你还推销什么基因治疗？有市场么？你要说
: 我短视，那美国经济短期不能很快复苏，你等快复苏前再学也来得及，现在学早了，毕
: 业没工作。
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d*****r
发帖数: 2583 | 44 ......
【在 S**********l 的大作中提到】
: 我一直不太理解，什么叫genetic network?
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O******e
发帖数: 4845 | 45 这两个简单的词凑在一起，不熟悉的还以为是啥好东西呢，呵呵
【在 d*****r 的大作中提到】
: ......
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d*****r
发帖数: 2583 | 46 seriously, 如果真得照genetic network这个说法，那Sarah的实验室绝对是权威的权
威。
所以我只有打点了。
【在 O******e 的大作中提到】
: 这两个简单的词凑在一起，不熟悉的还以为是啥好东西呢，呵呵
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S**********l
发帖数: 3835 | 47 但是我一直不太理解这个词组到底是指什么。刚才wiki了一下，好象是transcription
regulation。也有什么synthetic lethality之类。
还有我们实验室做的其实不是这个。
【在 d*****r 的大作中提到】
: seriously, 如果真得照genetic network这个说法，那Sarah的实验室绝对是权威的权
: 威。
: 所以我只有打点了。
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D*a
发帖数: 6830 | |
d*****r
发帖数: 2583 | 49 I think what they mean by genetic network is something described in this one
, you can find the word "genetic network" in the abstract...
And I found your boss' name there, :)
http://www.sciencemag.org/content/327/5964/425.short
The genetic landscape of a cell
Abstract:
A genome-scale genetic interaction map was constructed by examining 5.4
million gene-gene pairs for synthetic genetic interactions, generating
quantitative genetic interaction profiles for ~75% of all genes in the
budding yeast, Saccharomyces cerevisiae. A network based on genetic
interaction profiles reveals a functional map of the cell in which genes of
similar biological processes cluster together in coherent subsets, and
highly correlated profiles delineate specific pathways to define gene
function. The global network identifies functional cross-connections between
all bioprocesses, mapping a cellular wiring diagram of pleiotropy. Genetic
interaction degree correlated with a number of different gene attributes,
which may be informative about genetic network hubs in other organisms. We
also demonstrate that extensive and unbiased mapping of the genetic
landscape provides a key for interpretation of chemical-genetic interactions
and drug target identification.
transcription
【在 S**********l 的大作中提到】
: 但是我一直不太理解这个词组到底是指什么。刚才wiki了一下，好象是transcription
: regulation。也有什么synthetic lethality之类。
: 还有我们实验室做的其实不是这个。
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j****x
发帖数: 1704 | 50 genetic network不是一个严格的term，它可以有很多意思，在有些地方甚至和生物/基
因没有任何关系，比如GNP（Genetic Network Programming）。
我的理解，genetic network广义上泛指基于遗传关系（这个遗传不是生物学中的狭义
遗传概念，而是广义的）的网络模式。在bioinformatics中，一般严格的话不说
genetic network，而称为gene regulatory network或者genetic regulatory network
（GRN），避免歧义。这个定义网上随处可见，不copy/paste了。
不过近年来这个概念已经逐渐被systems biology中的一系列更fancy的新概念所取代，
所以见得少了，呵呵 |
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n********t
发帖数: 1079 | 51 基本上是correlation的某种变化
transcription
【在 S**********l 的大作中提到】
: 但是我一直不太理解这个词组到底是指什么。刚才wiki了一下，好象是transcription
: regulation。也有什么synthetic lethality之类。
: 还有我们实验室做的其实不是这个。
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n****p
发帖数: 193 | 52 accounting最稳妥。Statistics也可以，但没那么轻松。
看看这里几个讨论专业选择的文章：
http://haiwaibbs.com/forum.php?mod=forumdisplay&fid=446
【在 N**A 的大作中提到】
: 大家好
: 我今年是生物phd第三年了
: 做到现在，paper发了一篇，但是越来越觉着很累，并且想到以后要做博后，就很不想
: 继续读了
: 我未婚夫在另一个学校，他马上就要phd毕业了，但他也劝我不要读了，因为如果读下
: 去我们还要异地三年
: 我现在想今年硕士毕业然后重新读一个硕士
: 现在看到了以下几个硕士：
: 1。accounting
: 2。finance
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K******S
发帖数: 10109 | 53 ACCOUNTING既不稳妥也不轻松。现在正在往印度外包。不懂的人就别往里跳了
【在 n****p 的大作中提到】
: accounting最稳妥。Statistics也可以，但没那么轻松。
: 看看这里几个讨论专业选择的文章：
: http://haiwaibbs.com/forum.php?mod=forumdisplay&fid=446
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n****p
发帖数: 193 | 54 企业内部的accounting还是不外包的。
【在 K******S 的大作中提到】
: ACCOUNTING既不稳妥也不轻松。现在正在往印度外包。不懂的人就别往里跳了
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K******S
发帖数: 10109 | 55 I know at least 2 fortune500 companies already did it. It's a new trend now
【在 n****p 的大作中提到】
: 企业内部的accounting还是不外包的。
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w******y
发帖数: 8040 | 56 有外包到中国的机会吗？
now
【在 K******S 的大作中提到】
: I know at least 2 fortune500 companies already did it. It's a new trend now
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n****p
发帖数: 193 | 57 那就去小企业。小企业不太可能去外包。
now
【在 K******S 的大作中提到】
: I know at least 2 fortune500 companies already did it. It's a new trend now
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w******y
发帖数: 8040 | 58 最早应该是Yeast double disruption里弄出来的名词
就是network的边代表了genetic interaction
【在 S**********l 的大作中提到】
: 我一直不太理解，什么叫genetic network?
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K******S
发帖数: 10109 | 59 Language barrier bah
【在 w******y 的大作中提到】
: 有外包到中国的机会吗？
:
: now
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b******e
发帖数: 1311 | 60 这楼有点歪啊。作为一个过来人，俺不建议选1或2。现在市场并不好，而且工作时间比
较长，比较辛苦。 |
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b****r
发帖数: 17995 | 61 我猜想你说的芯片，说的是表达。表达这个东西，随时可以改变而且不一定最后能翻译
成蛋白行使有意义的功能。每一步都有很多目前无法解决的未知变量，建立在这个基础
之上的楼房就不可能很高
NGS我觉得最有前景的是基因组测序，这个是伴随人一生，控制了人绝大部分物理性状
的编码。这个东西是非常solid的，一就是一，二就是二。建立在这样的data上的
science是可以走得很远，变得很强的。就个人爱好而言，我很喜欢这样的科学。
我觉得做genome的next gen还是会有很多有经济价值的发现的，只是这个周期可能还很
长。每个人的数据量都太巨大了，而且又需要非常多的个体，才能逐渐找到一些确实和
疾病显著相关的变异。接下来如果还要找多个变异的interaction（这个几乎是必由之
路，单基因控制的性状相当部分已经被挖掘了），那还要加上几何数量级的病人个体，
再加上非常复杂的计算方法。测序的速度可能会符合摩尔定律，但是病人个体的收集和
计算方法的建立是不会符合摩尔定理的，只会线性增加，甚至可能进入平台期加不上去
了。想象一下，真正产生大规模效益，解决大量健康问题还得多久吧。不解决健康问题
，那就只能靠grant吃法，等于靠天吃饭，收入怎么也没什么大希望
楼主如果只是想找个容易赚钱的工作，又不太喜欢生物，不要搞这个。accounting啥的
，不懂，不乱发言
【在 y***i 的大作中提到】
: Nod, I agree with u.
:
: NGS
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