在历经九九八十一难，实验996后，好不容易得到了一本子的实验记录和实验结果。成就感涌现之余，有些忐忑似乎也丝丝缕缕的冒了出来：

实验做完了,然后哩?

哦~好像是可以开写了~
 

然后开始迅速的进入以下环节：
 

1.没问题，我的实验结果很完美，论据很充分；

2.我的文献一定能顺利过稿，完美无缺；

3.等一下，让我再翻翻之前看的文献和笔记；

4.稍等一下，我想这里应该加一个分析内容；

5.这篇CNS里面的这个图怎么画来着？
 

又回到了最初的起点，呆呆地坐在论文前，这个图到底要怎么处理啊?

 

没错,这个图片怎么处理？怎么画？用什么数据？表达什么意思？如何看？

对于不是系统生物信息学毕业的人而言，这些问题往往是我们对生信的初印象。

 

那么究竟什么是生信呢?
 

百度百科的解释是这样的：生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

 

嗯，很宽泛和官方的解释呢。

 

计算机的快速发展使得人们发现很多复杂的生物学问题可以使用计算机从而得到有效的解决，从用数据库储存DNA和蛋白质序列——到检索——再到理解序列——再到图形可视化结果，计算机科学家、数学家、统计学家的智慧和力量互相交叉融合，用于解决生物学上的问题。

生物技术的进步使大家的研究方向从一开始的对基因和表型的研究，逐渐走向了近些年的各种组学的探索，纷繁复杂的实验数据和研究结果不得不使用计算机进行处理。

我们常见的生信方向，最成熟的当属基因转录测序，其次是蛋白，最后是代谢。生信也逐渐成为每一个做生物学研究的人不得不开始学习和研究的部分，生物信息正在缓慢的融入每一次生物学研究之中。
 

问题来了，那么我如何学习这个呢？我该如何拯救我的论文，我的数据呢？甚至再深入一点，如果我以后打算从事这一行相关的工作，我该怎么入行入门呢？

网上有很多相关的攻略和帖子、答案，包括且不限于某乎、菜鸟、等等平台。如果有心，微信公众号也不失为一个学习资料的获取之地。

由于很多做生信的人都是生物学出身，所以我们可以直接跳过生物基础内容部分，直接来到编程部分。

就普遍而言，生信困难正是由于它作为一个交叉学科要求学生物的人搞编程，学编程的人搞生物。

 

常见的学习方法是推荐大家在进行基础编程知识的学习之后，再实际编程和操作一个项目。

但是实际过程中，可能在通读了编程语言基础理论书籍之后，面对编程界面和图片还是脑子一懵？眼前一瞎,啥也不知道？

 

所以小编更建议大家同步进行基础学习和项目实操，实际的去解决问题，在解决问题的过程中，通过寻找答案和查询，在实际操作总进行学习。完成了一定的实际操作后，再回顾基础部分的知识，做到反复加深记忆。

听起来很有道理的样子。
 

但是，喂喂喂... ...等一等，你说了这么多和没说有什么区别!我的图怎么画,我的分析怎么搞???

咳咳,别急别急,这个时候我就要和大家推荐一下我们的易明学院的课程了。

 

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如果大家在研究学习过程中遇到困难，不妨来易明学院看看，说不定就有新的收获！

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文章来源于鹿明生物