1.生物信息学是一门非常顺应时代的学科，为何要这么说呢，我们来看看它的学科基础:生命科学与医学，计算机科学，数学特别是统计学。
不是那谁谁谁说过，“21世纪是生命科学的世纪”吗？其实一切科学都是围绕“人”这个本体在转，人们也越来越重视健康和个人医疗，这一切都离不开对生命的探索。
计算机毋庸置疑是人类最伟大的发明之一，我们的生活已经离不开计算机，不久的将来，人工智能将带给我们更多的不可思议。
不管你愿不愿意，我们的生活都充满了数学。科学的最终目的是探究现象的本质，发现事物的规律，这就需要将他们量化和抽象化。
而生物信息学正是融合了这些学科，另外乘上了“二代测序”这条大船，变得炙手可热。
同时，生物信息学正不断开疆拓土，容纳其他基础学科，例如药学–药物基因组学，结构生物学-结构生物信息学……
本来，科学不分家，数学、物理、化学、生物……都是息息相关的，生物信息学只是再次将他们融为一体，探索生命的奥秘。让我想起了道德经“道生一，一生二，二生三，三生万物”的思想，也许循道-追寻真理的过程就要“百川归海”、万法归一。
2.这里不讲生物信息学的理论，一是自身造诣不够-完全一个初学者；另外，之前也提到了，他是时代的产物，他紧跟时代的步伐，所以他的理论是进步的。
所以这里只讨论生物信息学需要掌握的基本技能，而且生物学你们都是专家，这里只讨论需要掌握的关于计算机的基本技能。并以RNA-seq与ChIP-seq作为案例分析。
3.首先是对电脑硬件的基本了解，cpu/内存/硬盘，这些和了解手机基本性能差不多。需要注意的是，处理生物数据的计算机要求着实不低。生物大数据，特别是各种组学数据，例如基因组/转录组/蛋白质组/……，每个样品原始数据的容量至少几十上百个G，这就对数据存储/传输/处理有要求。
但最终还是和你的需求以及财产预算有关。
3.Windows与Uinux/Linux之争从未停止过。虽然可视化的界面为我们理解计算机提供了一扇窗，但实际上却关上了我们认识计算机的大门。对于计算机，一切都只是数据；而Linux系统更方便人们去操纵数据。
当然，合适的才是最好的。使用Office软件办公，Illustrator修图，都是Windows擅长的，也是你擅长的。
而我要强调的是，目前大部分生信分析软件还都是基于Linux的，可视化分析还需要计算机专家继续努力。
最后，Linux可能并不是你想象那么难，只是你还没开始就放弃认识他了。
4.
如果将计算机简单的当做工具的话，我们只需要记住他的使用规则，编程也一样。
8.学习基本流程并不困难，困难的是需要达到你一定的预期。这就需要你具有足够的耐心，去学习他的各种参数，去了解他的基本原理。
一个例子就是白顺师兄所见证的，参数稍改一下，结果就天差地别。另外叶老师的RNA-seq数据也给我足够的教训。
