美國(guó)生物信息碩士專(zhuān)業(yè)介紹
生物學(xué)專(zhuān)業(yè)目前在國(guó)內(nèi)外是目前非常熱門(mén)的專(zhuān)業(yè)之一,一方面人才緊缺,社會(huì)需求量巨大;另一方面該專(zhuān)業(yè)發(fā)展迅速,就目前來(lái)看,不論是就業(yè)還是搞學(xué)術(shù)研究,前景都非常好。
生物學(xué)專(zhuān)業(yè)目前在國(guó)內(nèi)外是目前非常熱門(mén)的專(zhuān)業(yè)之一,一方面人才緊缺,社會(huì)需求量巨大;另一方面該專(zhuān)業(yè)發(fā)展迅速,就目前來(lái)看,不論是就業(yè)還是搞學(xué)術(shù)研究,前景都非常好。
生物學(xué)細(xì)分為許多專(zhuān)業(yè),有生物信息學(xué),生物醫(yī)學(xué),生物工程學(xué)等,這些差別對(duì)將來(lái)就業(yè)的影響很大,選擇的時(shí)候一定要非常慎重。
生物信息專(zhuān)業(yè)概況
生物信息學(xué)(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、處理、存儲(chǔ)、傳播,分析和解釋等各方面的學(xué)科,也是隨著生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展,生命科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合形成的一門(mén)新學(xué)科。
生物信息學(xué)這個(gè)專(zhuān)業(yè)本來(lái)就是交叉學(xué)科的交集,它的定義是用利用應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法研究生物學(xué)的問(wèn)題。生物信息學(xué)基本上只是分子生物學(xué)與信息技術(shù)(尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù))的結(jié)合體。生物信息學(xué)的研究材料和結(jié)果就是各種各樣的生物學(xué)數(shù)據(jù),其研究工具是計(jì)算機(jī),研究方法包括對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)的搜索(收集和篩選)、處理(編輯、整理、管理和顯示)及利用(計(jì)算、模擬)。主要的研究方向有:序列比對(duì)、基因識(shí)別、基因重組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、基因表達(dá)、蛋白質(zhì)反應(yīng)等。因?yàn)樯婕暗目颇勘容^多,而且本科階段這個(gè)專(zhuān)業(yè)根本只能學(xué)得很膚淺,不能建立比較系統(tǒng)的學(xué)習(xí)導(dǎo)向。
就業(yè)情況
1. 科技服務(wù)
此類(lèi)公司主要提供測(cè)序服務(wù)以及分析,類(lèi)似國(guó)內(nèi)的華大基因以及諾禾致源,不過(guò)在美國(guó)數(shù)量較少,而且大多會(huì)開(kāi)展多重業(yè)務(wù)。
優(yōu)缺:工作比較程式化,更好量化工作量,從而方便管理工作時(shí)間以及評(píng)價(jià)成果。
僅限于美國(guó)情況來(lái)說(shuō),很多大學(xué)都有自己的測(cè)序中心(core facility),導(dǎo)致市場(chǎng)需求有限,并且長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看可能會(huì)被國(guó)內(nèi)低成本高質(zhì)量公司擠壓,華大,諾禾已經(jīng)基本完成在北美的布局。
2. 技術(shù)創(chuàng)新
代表公司:Illumina,Twist Bio,10X
此類(lèi)公司主導(dǎo)生物科研及應(yīng)用方向的技術(shù)創(chuàng)新,大多處于市場(chǎng)的主導(dǎo)地位 (Illumina & 10X genomics),也有一些很成功的小規(guī)模公司(Twist Bio)。個(gè)人感覺(jué)此類(lèi)公司對(duì)生物信息的發(fā)展方向影響極大,也比較受資本青睞。
經(jīng)驗(yàn):此類(lèi)公司面試考察非常全面,通常包括對(duì)生物,CS,以及統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)的考查,并且需要對(duì)Ph.D. 期間主導(dǎo)項(xiàng)目進(jìn)行presentation,最后還會(huì)考察面試者對(duì)公司的了解以及創(chuàng)意。所以對(duì)此類(lèi)公司感興趣的朋友需要鞏固自己的基礎(chǔ)知識(shí),并適當(dāng)刷題,而且要對(duì)自己的項(xiàng)目進(jìn)行總結(jié),最重要的是要了解對(duì)方公司以及明確自己可以帶來(lái)的貢獻(xiàn)。
優(yōu)缺:此類(lèi)公司技術(shù)壁壘比較高,利潤(rùn)豐厚,薪水福利優(yōu)于其他生物公司同級(jí)別職位。但是一旦被新技術(shù)替代,就會(huì)迎來(lái)陣痛期。
3. 生信平臺(tái)
代表公司:DNAnexus,Qiagen
與第一類(lèi)科技服務(wù)公司不同,有一類(lèi)公司著重于為客戶(hù)提供個(gè)性化生物信息分析并且擁有自己專(zhuān)享的數(shù)據(jù)庫(kù)和平臺(tái)(云計(jì)算)。此類(lèi)公司基本上是B2B,市場(chǎng)需求較大。比如上述兩家代表公司,DNAnexus提供生信分析云平臺(tái),Qiagen提供軟件和數(shù)據(jù)庫(kù)(IPA, Omicsoft),在行業(yè)里應(yīng)用都很廣泛。
4. 醫(yī)藥公司
代表公司:a. 傳統(tǒng)大型藥企(GSK,BMS,Bayer, Amgen)b. 新興藥企(Regeneron,Biogen,Agios)
隨著測(cè)序的日趨成熟,現(xiàn)在各大藥廠都已經(jīng)有相對(duì)完備的測(cè)序中心以及Translational Bioinformatics團(tuán)隊(duì)。
優(yōu)缺:總體感覺(jué)藥廠待遇相對(duì)生物公司要好,生物信息職位工作壓力相對(duì)較小。不過(guò)藥企的生物信息門(mén)檻相對(duì)較高,競(jìng)爭(zhēng)也很激烈,而且面試周期較長(zhǎng)。
5. 生物制藥公司 (Healthcare)
隨著測(cè)序技術(shù)日漸成熟,很多公司開(kāi)始嘗試基于多種樣式生物數(shù)據(jù)研發(fā)藥物或者治療方法。與傳統(tǒng)藥企不同,此類(lèi)公司多為近年初創(chuàng),規(guī)模相對(duì)小,但是點(diǎn)子很新穎。這些公司的前景和生物產(chǎn)業(yè)大前景息息相關(guān),較難預(yù)測(cè)。6. 農(nóng)業(yè)以及其他科技公司
除了應(yīng)用于治療疾病,生物科技還廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)(代表公司: Monsanto, Indigo Ag),能源產(chǎn)業(yè)(代表公司:Exxon)甚至化妝品行業(yè)(代表公司: 歐萊雅),上述行業(yè)公司都有生物信息職位。
6. 基因檢測(cè) (DTC)
代表公司:23andMe,Ancestry
前面描述的公司多以B2B為主,隨著測(cè)序技術(shù)發(fā)展以及成本降低,近年來(lái)很多個(gè)人級(jí)基因消費(fèi)產(chǎn)品(Direct to consumer genetic testing)開(kāi)始涌現(xiàn),其中23andMe以及Ancestry是當(dāng)之無(wú)愧的行業(yè)龍頭。兩家公司都提供對(duì)祖源地的預(yù)測(cè),并且23andMe還可以提供疾病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。
薪資待遇
偏熱門(mén)的專(zhuān)業(yè)。國(guó)外非常多醫(yī)博類(lèi)大學(xué)基本都會(huì)開(kāi)設(shè)這個(gè)專(zhuān)業(yè),因?yàn)楝F(xiàn)在的社會(huì)會(huì)更偏向于融合性的學(xué)科,生物信息正是其中之一。將生物和編程和信息技術(shù)這一塊結(jié)合,是所有l(wèi)ab或者research中都需要的。
未來(lái)就業(yè)方向的話,可以考慮biotechnologist, biotech lab technician, bioinformatics specialist, biomedical engineer, biotechnology analyst; laboratory technician, researcher等等,薪資的話也是非常不錯(cuò)的,截個(gè)圖來(lái)具體闡述吧:
生統(tǒng)VS生信
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)(Biostatisics)和生物信息學(xué)(Bioinformatics)是兩個(gè)較為相近的專(zhuān)業(yè),都是通過(guò)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)的方法來(lái)研究生物學(xué)的問(wèn)題。但是兩者還是有區(qū)別。
生物統(tǒng)計(jì)學(xué)(Biostatistics)的重點(diǎn)在于 statistics,也就是說(shuō)從描述數(shù)據(jù),到假設(shè)檢驗(yàn),到參數(shù)估計(jì),都是統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí),只是以生物學(xué)為案例。主要處理可轉(zhuǎn)化為矩陣的生物數(shù)據(jù),多使用 R、SAS、Matlab,如 GWAS 模型。該專(zhuān)業(yè)通常開(kāi)設(shè)在 Public Health 學(xué)院,多數(shù)都會(huì)與其他學(xué)院有聯(lián)合授課。如果去藥廠、科研機(jī)構(gòu)、healthcare、甚至保險(xiǎn)行業(yè),學(xué)統(tǒng)計(jì)和學(xué)生統(tǒng)沒(méi)有多大區(qū)別,可以等同對(duì)待。
生物信息學(xué)(Bioinformatics) 通常開(kāi)在生物系或者計(jì)算機(jī)系。生物系的生物信息學(xué)主要研究進(jìn)化,做序列比對(duì),blast,構(gòu)建進(jìn)化樹(shù);其次是研究基因功能,基因功能富集分析等。側(cè)重的是,將進(jìn)化中的生物學(xué)原理,參數(shù)如何設(shè)置,軟件如何使用,如何將這些軟件應(yīng)用到生物學(xué)問(wèn)題。計(jì)算機(jī)系的生物信息學(xué)研究的是進(jìn)化的算法設(shè)計(jì),會(huì)涉及多馬爾科夫鏈,HMM 模型,序列比對(duì)中的blosum62 矩陣是怎么來(lái)的,如何加快計(jì)算效率,如何降低空間存儲(chǔ)等等。側(cè)重的是,如何設(shè)計(jì)合理的算法,給生物學(xué)的人使用。簡(jiǎn)而言之,生物信息學(xué)的重點(diǎn)是 computer science,主要處理序列數(shù)據(jù),多使用 Perl、Python、C,如序列拼接。
美國(guó)生信院校
Tier1 MIT, HarvardTier 2 CMU, UCB, Stanford,UW Seattle,UCLA,UCSD,Duke,Notre Dame,南加大,弗吉尼亞,克萊蒙森,匹茲堡,明尼蘇達(dá)雙城,羅格斯大學(xué),凱斯西儲(chǔ)大學(xué)等
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