生物信息学&计算生物学
Bioinformatics&Computational Biology
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/定义/
生物信息学：Bioinformatics是应用计算机科学和统计方法来研究蛋白质及核酸序列等各种信息的采集、传递，检索，分析和解释生物数据的学科。它涉及开发算法、数据库和工具，用于存储、检索和分析生物信息，如DNA序列、蛋白质结构和基因表达数据。
计算生物学：Computational Biology侧重于使用计算技术和数学模型来研究生物系统和生物过程。它涉及开发计算算法、模拟和预测模型，以了解分子、细胞和生物体水平上的生物现象。
星辰 Career
Bioinformatics基本上就是用计算机技术解决生物问题，因为生物里面有些东西信息量太大，比如基因组序列、蛋白序列，各种网络等等，人工处理是不可能的，只有靠计算机帮忙，生物信息学火爆当年人类基因组计划。
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/优点&缺点/
生物信息学和计算生物学是快速发展的领域，为研究生物学提供了强大的计算工具和方法。在求职方面，这两个领域都有一些独特的优点和挑战。
生物信息学求职的优点：
1.多领域应用：生物信息学在生物学、医学、农业、环境科学等多个领域有广泛的应用。这为求职者提供了各种行业和机构的就业机会。
2.高需求和前景：随着生物数据的爆炸性增长，对于能够处理和分析这些数据的专业人才的需求也在增加。生物信息学领域的职位和职业前景相对较好。
3.跨学科能力：生物信息学要求结合生物学和计算机科学的知识和技能。具备跨学科背景的求职者在职场上更具竞争力，能够与不同领域的专业人员合作。
生物信息学求职的挑战：
1.快速发展的领域：生物信息学是一个快速发展和不断演变的领域，要求求职者不断跟进最新的技术和方法。这需要持续的学习和自我更新，以保持竞争力。
2.复杂的数据分析：生物信息学工作涉及大规模生物数据的处理和分析，需要掌握复杂的数据分析技术和工具。这对于初入职场的求职者可能是一个挑战。
3.竞争激烈：由于生物信息学领域的就业前景好，竞争也相对较激烈。求职者需要通过具备相关技能和经验，以及突出的个人优势来脱颖而出。
星辰 Career
计算生物学求职的优点：
1.研究生物学问题：计算生物学旨在使用计算方法和数学模型解决生物学中的复杂问题。这使得求职者能够深入研究生物学的基本原理和机制。
2.跨学科交叉：计算生物学需要与生物学、计算机科学和统计学等多个学科进行交叉。具备这种跨学科背景的求职者在职场上更具竞争力，能够在不同领域进行合作和交流。
3.前沿研究机会：计算生物学是一个前沿的研究领域，提供了参与创新研究和发展新方法的机会。这对于对科学研究充满激情的求职者来说是一个吸引点。
计算生物学求职的挑战：
1.复杂的理论和方法：计算生物学涉及复杂的理论模型和计算方法，需要对数学和计算机科学有较深入的了解。这对于非计算机科学专业的求职者可能需要额外的学习和培训。
2.研究导向的职位：计算生物学的职位往往与研究机构和学术界有关，相对于工业界的职位数量较少。这可能对于寻求工业界职业发展的求职者是一个挑战。
3.快速变化的技术：计算生物学领域的技术和方法不断发展和改进，要求求职者持续学习和适应变化。这需要具备不断更新知识的能力。
Bioinformatics 会比较 focus在omics analysis，eg SNV，CNV，RNA-seq，proteomics，metabiolomics
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