问题：

求助各位大佬，请问生物信息学这个专业就业前景怎么样？本科院校对就业影响大吗？前几天我考虑过中国农林大学的这个专业）目前我看网上的说法两极对立，报志愿有些纠结..如果考研想考这个的话，本科学什么专业是相关的？

[群友问精选

网友解答：

张三: 就害怕跟物联网一样，当初吹的这么火，现在找不到工作

n: 本科数学，计算机，纯生物都有点相关，考研复试有些生物信息科研经验更好

yn: 你本科是生物就去，是计算机就拉倒

yn: 细看好像是高考？ 真别去，菜的不行🙅

张三: 如果我是生物信息专业，我应该掌握哪些使用的技术
ChatGPT
生物信息学是一个交叉学科领域，它结合了生物学、计算机科学、信息学和统计学来分析和解释生物数据，如遗传序列、蛋白质组和细胞图像。如果你是生物信息学专业的学生或专业人士，以下是一些你应该掌握的关键技术和工具：

1. 编程和脚本语言
Python：因其易学、功能强大和广泛的生物信息学库（如 BioPython、Pandas、NumPy、SciPy 和 Matplotlib）而成为生物信息学中的首选语言。
R：在统计分析和图形表示方面特别强大，广泛应用于基因表达分析、基因组学数据分析和生物统计学。R 语言的 Bioconductor 项目提供了大量的生物信息学相关包。
Perl：尽管 Python 的流行度在增加，Perl 仍在某些生物信息学圈子中使用，特别是在早期的生物信息学工具和脚本中。
2. 生物信息学工具和软件
BLAST：基本局部序列比对搜索工具，用于序列比对和相似性搜索。
SAMtools/BCFtools：用于处理基于文本的生物信息格式（如SAM, BAM, VCF）的工具集。
GATK (Genome Analysis Toolkit)：用于 SNP 和 indel 基因分型以及基因组分析的工具箱。
Bowtie/Tophat or STAR：这些是高通量测序数据（尤其是 RNA-Seq 数据）的读取比对工具。
3. 数据库知识
生物信息数据库：如 NCBI, EMBL, DDBJ（核酸数据），UniProt（蛋白质数据），PDB（蛋白质三维结构数据），以及专门的基因组数据库如 Ensembl 和 UCSC Genome Browser。
SQL：了解关系数据库管理系统，并能使用 SQL 进行数据查询和管理。
4. 统计和数学技能
统计分析：理解和应用统计测试和模型（例如 T 测试、方差分析、回归分析）是基本技能。
机器学习：了解如何应用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、聚类算法）来分析生物数据。
5. 高性能计算
并行计算：了解如何在多核和多节点系统上运行计算密集型任务，使用如 MPI 或 OpenMP 的工具。
使用 Linux 和 Bash 脚本：大多数生物信息学工具在 Linux 系统上运行最有效，掌握 Linux 命令行和编写 shell 脚本对高效工作至关重要。
6. 数据可视化
图形和数据表示：能够使用如 ggplot2（在 R 中）、matplotlib 和 seaborn（在 Python 中）等工具来创建高质量的科学图形和数据可视化。
7. 基因组学、转录组学和蛋白质组学知识
理解基础生物学：对 DNA、RNA 和蛋白质的结构、功能和相互作用有深入理解。
这些技能和工具为生物信息学研究或工作提供了必要的基础，使你能够在这个快速发展的领域中有效地工作和创新。

张三: 这些尖端技术的，你一个本科找工作人家要你吗

Wolf: 本科班主任曾经推荐我学这个，然后学完月薪3000