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DXY All Rights Reserved.生物信息学\计算生物学申请总结（一）
&&&0、为什么要写这个？为什么现在写？&
&&&&& 生物信息学（Bioinformatics）作为一门较为新兴的交叉学科，还处在它的发展期，各大学相关的Program也大多是在近些年发展起来的，招收人数还不是太多，因此也决定了申请总结这方面的信息远远比不上生物领域MCB、Genetics这种传统大项目。目前，用的比较多的资料中一个是《北美生物信息学申请指南》（http://www.taisha.org/bbs/thread--1.html），另一个是《计算系统生物学申请总结
》（/exp/intro_47759）。但两者都有不如意处，前者信息全面，但失之宽泛，有些网址等信息已经过时，而且用的人实在是太多了。。。；后者申请人本身是神犇一级的人物，因此可能借鉴的作用也不是特别大。
&&&&& 申请结束后，我一直想把自己的一些经验和教训（这个是主要的）形成文字，也有些同学在催促，但无奈过于懒惰，因此迟迟未能动笔。前段时间一直处于开学准备的奔波状态，过了三周后，吃的、住的基本上都安顿下来了，也终于找到lab愿意收留我做rotation了，心情小舒畅了一些，继而感觉闲得有些〇疼，因此决定还是把久久未能动工的这篇文字写下来。正好也到新一年的申请季了，有想往这方面发展的童鞋也可以参考一下。
&&&&& （另外做个小宣传。。。欢迎大家申请UNC的BBSP项目！这个项目由14个子项目组成，包括经典的MCB、Genetics，药学方面的项目以及BCB（Bioinformatics & Computational Biology） Program，而第一年入学后是可以在这14个子项目中自由选择的，到第二年再确定具体方向。因此比较方便在生物领域内的小范围转方向，例如从实验生物学转到计算生物学或者反之（当然这种情况基本不会发生。。。）。而且这里第一年rotation选lab也是比较自由的，比如我现在在医学院的Cancer Center做rotation，之后还可能可以到CS系或其他系找lab。只要是做的方向与你专业相关且愿意要你的老师，你都可以到他的实验室进行rotation，因此理论上你选择rotation的范围可以扩展到全校。）&1、什么是生物信息学or计算生物学？&& 1.1、概述
&&&&& 如上所述，作为一门新兴的学科，生物信息学还没有形成一套完整的知识体系，甚至这个名词本身的定义也不甚明确，经常会和计算生物学（Computational Biology），甚至系统生物学（Systems Biology）混淆在一起。就最狭义的意义来说，生物信息学指运用信息科学的手段（数据库等）存储、展示、分析、处理生物数据，包括生物数据库、网站的设计、搭建等，但这个意义上的工作现在基本上已经沦为技术员干的活儿了（当然像PKU的CBI那样靠发数据库的文章毕业是另一说）；而广义上来说，一切以计算机为工具分析生物数据的行为都可以算作生物信息学。这里我不想纠结于名词的具体解释和准确含义，因此粗略地取这个广义定义为生物信息学和计算生物学的大致范畴。
&&&&& 在这个意义上，当前生物信息学的工作主要有这么几大类（可能不太全）：（1）基于高通量组学数据的分析，如已得到普遍应用的Microarray和正在成熟、可能即将取代Microarry的Next-generation Sequecing技术所得到的高通量的DNA或RNA信息，由Protein array或NMR、质谱得到的高通量蛋白质组信息；（2）基于ODE、PDE等对各种通路（如代谢通路、信号传导通路）进行建模并用以预测；（3）生物图像分析，如脑
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生物信息学（14）
生物信息学：神秘的新职业
来源：科学新闻 &&&& 作者： Alaina G. Levine /文 姜天海/译 &&&& 日&&&&&&& 关键词：生物信息学,大数据,个性化,计算机科学
摘要：今天的生物信息学家迎来了好时候。由于各个部门生成了几乎无穷无尽的生物数据，因此形成了对于生物、统计学和计算机科学交叉领域中有经验的专业人才的高度需求。科学家如果能够分析大量信息并将其清晰地展示给决策制定者，就会发现自己的工作和职业生涯前途无量，尤其是在大型制药和生物技术部门。
“在大数据时代，这是个有趣的地方，也是令人激动的时刻。”罗斯—豪曼理工学院计算机和软件工程教授Sriram Mohan评价道，他就利用自己的学术假期在一家数据管理公司Avalon咨询公司研发生物信息学软件。
而且数据量如此之大，部分是由于思维方式已经从数据的生成转变为数据的分析，美国休斯敦市德克萨斯大学健康科学中心生物医学信息学系副教授W. Jim Zheng表示。现在，更简单划算的工具促生了更多的数据，因此就更需要有专家能够以一种方式理清堆积成山的信息，让其对科学家和临床医生具有意义，并最终惠及客户和患者。
产业界和学术圈对于生物信息学的认知上的转变，也促成了该领域工作机会的增长。先前，“科学家和公司往往会将生物信息学作为一种工具。”比利时根特大学生物信息学教授、MDxHealth公司首席科学家Wim Van Criekinge表示，MDxHealth公司研发基于实验胚胎学的癌症诊断。生物信息学家会被要求来解决一个关于数据的问题，他们的作用是在数据库中运行一个算法以获得答案。“但这门学科已经从像组织学一样的服务，进化成为了自己的研究领域生物信息学家现在是创新的马达。”他补充道。他们不仅解答了关于数据的咨询，更重要的是，他们决定了最初需要去问哪些问题。
因此，“当前，科学家有很多机会可以在生物技术、大型制药行业中寻找到生物信息学、大数据的工作。”猎头公司Klein Hersh国际的计算化学、生物和配方研发高级总监Jared Kaleck指出。
职业生涯在何方
为了定位工作岗位，认清职业生涯发展，需要理解生物信息学岗位的工作在不同的公司是如何组织安排的。在制药企业和大型生物技术公司，大数据科学家可能会发现自己处于三个不同类型的组织结构之一。其一，所有的大数据科学家和生物信息学家都在核心团队工作。这个大团队可以集中于研发或信息技术部门的工作，而且科学家在全公司各个项目的作用类似于顾问，有需要就会借走。
第二种模式中，生物信息学家的岗位是分散的，分布在不同的治疗领域。例如，在Johnson & Johnson公司（J&J），Patrick Ryan就负责带领流行病学分析小组。这位临床信息学家研发的分析诸如电子健康档案等“观测数据库”的统计方法，可以绘制出疾病模式，以更好地了解“我们药物的现实效果，发展安全协议并减轻对患者的风险”，他解释道。他的团队属于流行病学部门，向J&J的首席医疗官汇报工作。但是他也指出，公司也有强大的信息学和信息技术部门，其任务是“为如何管理和分析数据提供技术的视角。”
大型制药企业的第三种组织结构是前两者的结合。AstraZenica发现信息学全球总监Christian Reich分享道，他的公司目前正在沿用这种模式，尽管他也指出企业每过几年都会重新调整，采用其中的另一个模式。他的工作需要监督一个有25名专家的主要团队，但是其他信息学家分散在公司的各处。辉瑞公司也是如此，生物信息学家深入到治疗部门和核心的卓越中心，辉瑞研发业务技术高级主管Susan
Stephens解释道。基因泰克公司也采用类似的综合模式，生物信息学高级主管Robert Gentleman解释道（他也是统计计算和图形编程语言R语言的共同发明者）。生物信息学家在组织的核心，但是他们“与不同的职能范围相结合”，他说，“他们在同一个部门，但是每天他们直接与疾病领域专家一同工作。”
大数据科学家在公司的工作任务根据其所在部门不同而有所变化。在研发部门，生物信息学家研究分析数据的新方法，帮助设计分析工具，甚至可能会在全公司科学家的帮助下构建分析工具，Reich表示。在此的理念是通过检验现有的开源算法并以新颖的方法进行应用，或是倚重数学和统计的专业知识来创建全新的算法。“目的是要组合出一个平台，让数据分析的工作更容易，并获得高质量的结果。”他补充道。
罗氏药物研究与早期开发中心全球业务主管（包括信息学）Bryn Roberts指出，在他公司混合式的结构中，信息学家和数据科学家参与到一系列广泛的活动中。他们研发并支持软件系统；他们找到外界的科学内容，并供全公司的科学家使用；他们落实并维护药物研发和管理职能的工作流系统，如实验室的线上笔记；他们支持并进行数据、图像和文本挖掘与分析，以支持科学决策的制定。
在基因泰克，生物信息学家参与到各个阶段的调查过程中，从参与设计实验以找到疾病的遗传标记，到利用他们的生物信息学技能以帮助找到有助于病患选择的生物标志物。
在大型制药企业的其他地方，大数据科学家可能会被派去调查疾病的趋势、药物开发和发现，这就会涉及到与营销团队的合作。他们可能也会为经营决定提供量化的支持，例如企业应该投资哪个疗法，印第安纳大学生命科学业务中心主任George Telthorst表示。
合同研究组织（CROs）也为对大数据感兴趣的人才提供了工作机会。就像全球最大的CROs之一——Covance公司信息学副总裁和首席数据科学家Dimitris Agrafiotis所表明的，“CROs正在逐渐成为制药行业的研发动力。”Covance数据科学家可以参与到整个药物研发过程的无数个项目当中，从生物标志物的发现到临床前研发、临床试验、健康经济学和效果研究，甚至是营销。
除了在大型制药或生物技术企业工作之外，该行业的支持企业也为数据科学家提供了工作机会，如生产生物信息学软件和其他数据分析工具的企业。除此之外，生物信息学家也可以在健康保险公司和医院管理组织中找到工作。
即便是学术界也看到了生物信息学工作机会的增长，该学科本身也在扩张。Zheng记得在基因组学早期发展时，大数据研究意味着科学家必须要离开高校实验室加入产业界，但是这种趋势已经变了。现在，像美国国立卫生研究院“大数据向知识转化（Big Data to Knowledge）”等计划已经开始为生物信息学的学术研究提供资金支持。
炼成大数据的技能
专家一致同意，最成功（以及获得工作）的生物信息学家都具有大量的技能，但出发点总是对生命科学知识的掌握，也称作该行业的“专业知识”。实际上，“你对生物学的理解越深，你越能在这个领域的工作中游刃有余。”Zheng表示。雇佣经理专门寻找在多个生命科学领域拥有博士学位的科学家，包括分子和细胞生物学、化学、遗传学、免疫学和流行病学。在基因泰克，Gentleman寻找的候选人应具有某种特定疾病的生物学专业知识。
除此之外，产业界的大数据工作也要求额外的关键技能，如文本挖掘、本体论、数据集成、机器学习和信息架构。Gentleman所称的优异的“量化能力”也是必需的，包括一系列的统计能力，以及包罗万象的计算能力。这些包括核心的编程能力，如C++或Java的编码，或PERL或Python的脚本编写，Van
Criekinge表示。一个很重要的能力是能够控制操作系统如UNIX和Linux，并具备Hadoop和NoSQL数据库等常用工具的知识，Mohan补充道。如果能够具备数据可视化和建立有效用户界面的经验，以及对于硬件的熟悉度，则会增加你的“销路”。除了解决科学问题的能力，生物信息学家必须要精通业务。“生物信息学是团队作战。”礼来公司高级分析特聘研究员Stephen Ruberg表示，因此要求项目管理、团队建设和沟通的经验。实际上，“能够与其他科学家沟通才是我们最注重的技能。”Gentleman表示。
灵活度以及能够迅速适应也是至关重要的。“这是一个快节奏的环境。”Van Criekinge表示，“你必须要有不断使用新工具的心态，要不两年内你就要被淘汰了。”
搞定大数据的工作
最理想的情况是企业能够找到具备以上所有技能的应聘者，但是据消息来源表示，这只是一厢情愿。更多的情况是，录用决定取决于团队的实时需求，尤其是考虑到他们的交叉学科本质。“我们寻找的员工是能用自己的专业知识弥补现有团队的技能。”Roberts表示。然而，只是因为你缺少招聘海报中指出的某个具体才能或感兴趣领域，并不意味着你就不应该申请。“我们随时都会在内部共享简历。”Stephens表示。因此即便她不能让你加入她在辉瑞的团队，也可能会帮你找到该公司另一个适合你的团队。
在一些情况下，企业由于大量缺乏具有多技能的合格人才，因此在培养他们自己的人才。在罗氏，“我们提供各个领域持续的培训，并鼓励我们的员工参加会议、发表文章或者继续深造。”Roberts表示。辉瑞的数据科学家有无数的机会能够追求职业发展，同时公司也给员工时间尝试新的技术，Stephens表示，她将其称为“沙盒机会”。
经验在找工作之路上起到重要的作用。Kaleck极力推荐在产业界读博士后或进行实习，但如果二者皆无的话，科学家可以考虑“桥梁”计划，如数据科学人才培养计划（Insight Data Science Fellows Program）。这项完全受到支持的六周培训计划为博士后提供了在Facebook和微软等公司解决现实世界问题的机会。该计划吸引了拥有生物信息学博士学位的Vincent
Fusaro。作为博士后，他拥有数据库、Python、机器学习和数据可视化等专业知识，这一点帮助了这个“数据忍者”获得了遗传信息公司Invitae的工作。今天，他负责软件工程、数据分析、流水线和产品研发等工作。
不断扩张的大数据
数据科学家可以期待这个领域在不久的将来会以新颖的方式进行转变和进化。但是底线是“企业在发展他们的生物信息学。”Kaleck表示，“生物信息学的工作机会与以往相比有100%的增长”，大多数是由于风险投资的增加所推动的。
鉴于大数据是“这个地球上最火的领域”，Agrafiotis表示，那些具备必要技能和专业知识的人通常有很多可选的机会。“我必须要与谷歌、亚马逊、LinkedIn和对冲基金竞争顶尖人才。他们在任何产业都很有价值。”
特别是，大数据在大型制药和生物技术领域的未来将是一片光明、激动人心的。“将你的专业知识带到卫生保健领域。”Telthorst表示，“你就会知道你会做出一番事业，不论是对于患者还是对社会。” ■
Alaina G. Levine 是美国亚利桑那州图森市的科学作者。
&&&&鸣谢：“原文由美国科学促进会（）发布在2014
年6 月13 日《科学》杂志”。官方英文版请见_magazine/previous_issues/articles//science.opms.r1400143。
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来源：博客园
一、DP 动态规划算法概要 It is a good algorithm to solve the segmentation process optimization problem, it means that we can divide it into several segmentations, and calculate the optimize result of each segments, which will produce an optimize result for the last problem. Dp is not totally the same to Divide and Conquer, because the sub problems in DAC are not related to each other when executing computing, while in DP, we must rely on the prior sub problem to compute the later sub problems. The first important step in DP is to find a optimization decision sequence(structure), then we must construct a recursive relation. Generally, we can use top-down and down-top in DP. When we use top-down, we need to repeat many sub problems. So it’s important to solve the overlapping subroblems in DP. Some popular but old examples include package problem, matrix multiplication. STEP 1: analyse the structure of the optimal solution. STEP 2: construct the recursive relation. STEP3: computing the optimal value. STEP4: construct the optimal solution. 二、Sequence alignment algorithm 1. Analysis of individual sequence physico-chemical parameter or other biology features 2. Pairwise sequence comparison Dot plots: a visual representation of the similarities between two sequences. Here, we need a scoring funtion, when matches, add 2 points, mismatch or gap -1 point. then fill them into the diagram and get the representation DP (described above): Prepare a scoring matrix using recursive function Scan matrix diagonally using traceback protocol Needlematl-Wunsch: ignore badly aligning regions Smith-Waterman algorithm: 3. Multiple seuqences alignment多序列比对: clustal a.比对和函数（ sum of pairs ） : 最优 SP 值的比对 最优 SP 值比对是一个 NP 复杂度问题，一般求解方法采用计算差异性的模型是：近似算法、启发式算法、引入其他信息 近似算法：既然无法在多项式时间里找到最优解，那么就找次优解。然后证明最优解和次优解的误差距离范围。 启发式算法：既然无法在多项式时间内遍历整个空间，就采用算法遍历最大的空间 其他算法 A 星算法 ( 人工智能算法 ) 信息论 隐马尔科夫模型 蚁群优化算法 b.一致性函数（ consensus ） c.树
数（ tree alignments ） 1、 在给定的生物序列中查找保守区间（ conserved subregion ） 2、 通过关联的生物特征序列推测种群进化历程 研究点：在已有的多种评价多序列比对方法中，计算最优测序方法 有人提出了使用逼近算法和随机化算法（高速度，高可靠性），本文提出了能保证误差范围的逼近算法 NP 是指非确定性多项式（ non-deterministic polynomial ，缩写 NP ）。所谓的非确定性是指，可用一定数量的运算去解决多项式时间内可解决的问题。 NP 问题通俗来说是其解的正确性能够被 “ 很容易检查 ” 的问题，这里 “ 很容易检查 ” 指的是存在一个多项式检查算法。相应的，若 NP 中所有问题到某一个问题是 图灵 可归约的，则该问题为 NP 困难问题 多项式时间（ Polynomial time ）在计算复杂度理论中，指的是一个问题的计算时间 m(n) 不大于问题大小 n 的多项式倍数。任何抽象机器都拥有一复杂度类，此类包括可于此机器以多项式时间求解的问题。 Motifs 基序，生物大分子的保守序列，构成特征序列的基本结构 查找基序以及相应的结合点，研究基本表达过程。 两种老方法：线性和矩阵式表示
缺点是都假设一个结合点上的核酸之间是互相独立的 更为复杂的表示方法，例如，隐马尔科夫模型、正则表达。 缺点是不适用（需要太多参数，并且需要已知很多结合点） 新观点： SPSP 表示法
此方法仍然具有 NP 复杂性，因此提出了新的简单模型叫做 DPS 表示 模型简单而且也能查找到 dependency pattern set
(DPS-finder) DPS-Finder: a few minutes to discover a length-10 motif from 20 length-600 DNA sequences. DPS representation is a generalized model of string representation and matrix representation, that can model the adjacent dependency of nucleotides with much less parameters than HMM and regular expression. 1 、 DPS representation: The String-format will include some fatal sequence. So SPSP representation: a pattern P and a scoring function S (the S value of unknown motifs is difficult to determine) Omit the S function ,only pattern P is enough A DPS representation P contains a list of patterns sets Pi, 1 ≤ i ≤ L, where at most two are wildcard pattern sets Pi containing 2 to k length-li patterns Pi,j of symbols ‘A’, ‘C’, ‘G’ and ‘T’, li ≤ lmax where the Hamming distance between these patterns is at most dmax. Each of the other pattern set Pi contains exactly one length-li pattern Pi,1 and Σi l i = l. A length-l string σ = σ1σ2…σL where |σi| = l i is considered as a binding site of P if σi ∈ Pi, 1 ≤ i ≤ L. 2 、 scoring function and problem definition we calculate the probability (p-value) that P has b or more binding sites in T by chance based on a background model. Produce a scoring function with value(P) 3 、 DPS-Finder algorithms A l-factor tree Discover optimal motifs in the tree. Using Branch and Bound Approach Refine a candidate motif P to a motif P’ in DSP representation with the minimum p-value (P’) using depth-first-search 4. HMM 三、 the next-generation sequencing: sequencing by synthetising 1. Solexa sequencing(Illumina's Genome Analyze ): DNA sample prepration: Attach dna to surface: Bridge amplification: Double stranded: Denature the double-stranded molecules: Comlete amplification: Deiermin and Image first base and recycle: Align data:
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实验室成员参加生物信息学与智能信息处理2016学术年会(BIIP 2016)
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生物信息学与智能信息处理2016学术年会(BIIP2016)于7月1日至7月3日在长春君怡酒店举行，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会、吉林大学计算机科学与技术学院承办，并且由吉林省计算机学会，中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专业委员会、吉林大学软件学院、符号计算与知识工程教育部重点实验室、吉林省生物识别新技术重点实验室协办。中国人工智能学会主办的生物信息学与智能信息处理 2016 年学术会议（BIIP2016）的宗旨是，为广大从事生物信息学、合成生物学、人工生命及其他与生命科学相关的智能信息处理研究的专家学者和研究人员提供一个学术交流平台，推动我国生物信息学、基因组学、合成生物学等领域与智能信息处理的发展和进一步交叉。
实验室成员张长春参加了本次学术年会，做了荧光显微图像三维重建方面的报告，并与参会人员进行了学术的交流与研讨。