专业介绍
生物信息学不在注重分析完成而是注重生物学或者临床医学解读，诸如，当我们发现一个信号通路pi3k，其中akt3这个基因表达他会激活什么因子，产生何种生物学表型影响什么细胞，下一步该如何实验。因为分析出结果越来越简单，在线平台，在线工具，自己看个教程就可以轻易完成，毕竟现阶段生物信息学的代码人员的素养越来越高，包括dockerhub的高手开发了很多镜像，版本控制问题也不难。所以在这个时代，实际上是谁知道数据如何使用谁强。毕竟生物学医学都是实验科学。
生物信息学在国内一直是一个比较前沿的学科。生物信息学是最近几年比较热门的专业之一。生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。
它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。
生物信息学专业培养德、智、体、美全面发展，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，掌握生物信息学基本理论和方法，具备生物信息收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，能在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门与
行业从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物监测等工作的高级科学技术人才。
学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。
知识技能：
1．掌握普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学等基本知识和实验技能；
2．掌握计算机科学与技术基本知识和编程技能(包括计算机应用基础、Linux基础及应用、数据库系统原理、模式识别与预测、生物软件及数据库、Perl编程基础等)，具备较强的数学和统计学素养(高等数学I、II、生物统计学等)；
3．掌握生物信息学、基因组学、计算生物学、蛋白质组学、生物芯片原理与技术的基本理论和方法，初步具备综合运用分子生物学、计算机科学与技术、数学、统计学等知识和技能，解决生物信息学基本问题的能力；
4．掌握生物信息学资料的查询、文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的基本方法，具有一定的实验设计、结果分析、撰写论文、参与学术交流的能力；
5．熟悉国家生物信息产业政策、知识产权及生物安全条例等有关政策和法规；
6．了解生物信息学的理论前沿、应用前景和最新发展动态； 7．具有较好的科学人文素养和较强的英语应用能力，具备较强的自学能力、创新能力和独立解决问题的能力；
8．具有良好的思想道德素质和文化素养，身心健康； 9．具有较好的科学素质、竞争意识、创新意识和合作精神。 开设生物信息学的学校目前有11所。
就业前景 发展前景
生物信息(Bioinformatics)是典型的新兴交叉学科。从这个词的字面上便可以对其涵盖的领域略知一二：那就是生物学加上信息学。
布朗大学计算机科学系教授索林·伊斯特雷尔(Prof. Sorin Istrail)是这所“常青藤”名校计算分子生物学中心(Center for
Computational Molecular Biology)的主任。他说，这个学科涉及范围广泛，该中心便整合了布朗大学两个生物科系、数学系和计算机科学系的资源。伊斯特雷尔教授这样描述生物信息工程师的工作。
“生物信息工程师需要有计算机、生物、生化、物理、数学等各方面的技能。所以说，它是个跨学科领域。它还涉及所谓的‘干实验室’(dry labs)，例如思维方式实验室、网络实验室等。因此这个工作要求对生物和计算机都有基本了解。”
几乎所有的生物信息工程师职位都需要有高等教育背景。很多时候，仅有本科学历已经不够用了，入门学位都得是硕士。
不过，鉴于这个领域相当不错的就业前景和不俗的薪资水平，在这方面的教育投入还是值得的。
由于生物信息工程师侧重领域不同，薪水也略有差别：例如，搞科研的微生物学家薪水在每年4万到10万美元间；生物统计方面的年薪为7万到11万美元；分子建模师和生物信息软件开发师每年可以赚到6万到10万美元。
和其他行业一样，入门者工资较低，经验和才能与薪资水平是成正比的。还有，在有商业应用背景的公司工作通常要比待在实验室里搞研究的人工作赚得更多。
生物信息工程的就业前景相当不错。与之相关的职位例如基因排序、数据应用、计算机软件工具、设计和开发新药、以及基因表达和人类疾病等领域都需要这样的人才。难怪布朗大学的伊斯特雷尔教授将本世纪称之为“生物学世纪”。他认为这个方面的工作市场有着巨
大的潜力。
过去这方面的工作机会大多是在科研机构，而现在的趋势是更多地流向应用领域，而且既影响到研究资金的流向，也影响到医疗保健、统计和计算机应用等各个领域的走向。
薪资状况
生信算法的实验室，硕士出来20-30w，博士去企业50w吧;生信分析的lab，硕士出来也至少有15w+，博士出来做博后的多，30w-50w吧。
10年前读生物的时候也觉得生物大坑，没事就去各类平台黑一下，骂一下。现在生物行业平均收入已经排所有行业前五了。
给个公式做参考：生物信息学狗工资=靠谱的生物学基础20%+坚强的DNA蛋白质序列分析基础20%+强大的编程能力30%+强大的项目综合执行能力20%+靠谱的英文阅读和写作能力10%。现在你可以计算一下你能挣多少了。
下面是生物信息学的毕业生初始薪资水准，大家可以做一个参考。
就业岗位
新版生物信息学考研院校排名及考研难度分析 - 图文
