生信小菜鳥的毒雞湯專題：不攻讀生物信息學/計算生物學博士學位的 N 個理由

作者：M.

翻譯：OMG

如果你正在尋找生物信息學工作者的薪水，請查看生物信息學家 / 計算生物學家這個職位的實際工資是多少?

我們在伯格曼（Casey Bergman）的博客上讀到了一篇評論，標題為 「生物信息學 / 計算生物學博士或博士後最重要的 N 個理由」。這是一個很棒的帖子，和我交談過的每個人都同意他的觀點。大概天性如此，當每個人都同意一種觀點時，我們很容易感到不自在。特別是，我詢問的那些人在 1998 年同意成為互聯網程序員，在 2005 年買房子，在 2008 年研究替代能源。攻讀生物信息學 / 計算生物學博士學位有什麼負面影響嗎?

理由 1

生物信息學有許多層次（如劉小樂在A beginners guide to bioinformatics中所述），除非你能到達第 5 層，否則你在更大的層面上仍然是一名出色的技術人員。你真的認為這是獲得博士學位的充分理由嗎?

要達到第 5 層，你需要從年輕的時候開始就表現出一些數學天賦。在博士後階段改變航向可能太晚了。請注意，我們並不反對將生物學改為包含像實驗室工作一樣多的 python 腳本。新學生需要有足夠的好奇心去學習計算部分，並將其用於他們的研究。然而，使用 Twitter 是一回事，而運營 Twitter Inc. 則是另一回事。

理由 2

CB:「5。你會發表更多的論文

CB:「6。你的研究將會更加靈活。

CB:「7。你將在工作實踐中具有更多的靈活性。.... 認真地說，計算生物學在平衡工作和生活方面有很多優點，但仍然保持著較高的生產力水平。

CB:「9。一個成功的科學家最終進入了一個辦公室。

你覺得 5-7 和 9 之間有什麼不一致嗎?

如果沒有，你將永遠不會超過第 4 層。

好的，我們會在上面加一些解釋，而不是半開玩笑的話。

引理 1。(借用 CB): 一個成功的科學家最終會在辦公室里。

引理 2。(同系物。我們的觀察) 在科學上取得成功的唯一途徑是引人注目，或者是鶴立雞群。

引理 3。(借用 CB): 作為一名計算生物學家，你不僅可以輕鬆地發表更多的論文，還可以輕鬆地生活。

如果你和你的百萬競爭對手在和他們的女兒 (來自 CB) 玩的時候很容易發表論文，那麼這些論文有什麼可能被高度曝光呢?

理由 3

生物學是一門物理（自然）科學。計算機是一種新的分析系統的工具，就像 80 年代早期的分子生物學一樣。為了在計算生物學的第 5 層找到尊重，你將需要創建新的和有效的演算法，這可能會使你掌握稱為計算機的物理機器，但是它會隨著時間的推移把你從生命系統中帶走。另一方面，要成為一名多產的生物學家，你將無法避免那些骯髒且耗時的工作。

讓我們來看看最重要的分支，生物學家從這個分支中獲得他們最大的資助（資金），並解釋為什麼這門學科仍然是最重要的。毫無疑問，是人類健康。

許多生物信息學家似乎認為，能夠獲得所有人類的基因組序列將成為醫療保健系統的關鍵環節，但事實遠非如此。假設我們通過全基因組關聯研究發現了一種罕見疾病最重要的基因，這毫無疑問會為尋找治療方法提供強有力的線索，但其實我們遠不能治癒這種疾病。要找到一種能夠治癒這種疾病的藥物，需要對化學知識有很好的了解，對藥物影響的途徑有很好的理解，以及要經過許多個月 (多年) 的實驗。實驗部分的確很耗時，但與那些談論疾病的人相比，社會更願意為那些治癒疾病的人付出更多的錢。

要想成為在這兩個領域（計算機和藥物發現領域）都是超越領先者是極其困難的，因為計算機領域發展迅速，醫學界也是如此。如果你真的那麼優秀，你應該認真地開始考慮不攻讀博士學位了。

當然...

我們也喜歡給年輕學生提出一些建設性的建議，而不是一味的消極。如果有一件事我們的博客會推薦年輕的生物學學生，那就是學習漢語並將一篇生物學論文翻譯成中文。在你的職業生涯中，學習這門語言比學習 C、c++ 或 Java 重要得多。我們相信，從長遠來看，上述建議會比成為一名生物信息學家更好，因為我們的朋友都認為這不是一個好主意。從長遠來看，競爭會更少?

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