生物信息学需要广泛的技能，大致包括：
1.数据管理
accessing获取, combining合并, converting转换, manipulating操作, storing储存, annotating注释数据
routine data quality checks原始数据的质量检查, summarizing large amounts of information大量信息的总结归纳, automating existing methods已有方法的自动化
2.原始数据分析
数据分析需要running alignments, variation callers, RNA-Seq quantification, finding lists of genes。
分析中还须预见到哪里会有坑，知道如何填坑，对分析方案进行customize
3.数据解释
没有准确而富有洞察力的解释，数据的管理和分析将毫无意义。
生物信息学家需要通过解释结果，为生物学假设提供支持。

电脑配置
MacOS电脑：用于develop and test the methods
高性能的Linux工作站或计算机集群：用于对数据执行pipeline
↑以上我都没有↑
Windows10也不是不可以，通过安装Linux Bash shell，参见本书62页。

电脑的算力要求
32GB内存，8核的Mac机，只使用hisat2比对软件，可以1天做完RNA测序数据分析
基因组组装（genome assembly）则需要更多内存
分析低质量数据（污染，错误的样品准备）花费的时间远多于高质量数据

所以我要为了学习生信去买高性能电脑吗？
不需要，支持Unix的一般笔记本电脑就能做到很多事，足够让你了解这个领域，并成为这个领域的专家。

Cloud 云计算
可以使用Amazon Web Services这样的云计算平台上用tools跑data
运行云服务涉及了解对象存储object stores，虚拟私有云virtual private clouds，文件系统file systems和安全性security。 建立和维护实例云cloud instance需要您成为兼职系统管理员system administrator，这可能会分散您学习生物信息学的注意力。 在后面的章节中，我们将介绍云计算cloud computing和基于云的堆栈cloud-based stacks——通常称为软件即服务（SaaS），平台即服务（PaaS）和基础架构即服务 （IaaS）。 这些产品与容器化的应用程序containerized application和分析相结合，已因其为可重复的研究提供可扩展平台的潜力而受到重视。

原文：https://www.bmc.com/blogs/saas-vs-paas-vs-iaas-whats-the-difference-and-how-to-choose/ 从小型企业到全球企业，云都是一个非常热门的话题，它是一个非常广泛的概念，涵盖了很多在线领域。 无论是应用程序还是基础架构部署，当您开始考虑将业务转移到云时，了解各种云服务的差异和优势比以往任何时候都更加重要。通常有三种云服务模型：SaaS（软件即服务），PaaS（平台即服务）和IaaS（基础架构即服务）。 每个都有自己的好处和差异。为了您的组织能作出最佳选择，您有必要了解SaaS，PaaS和IaaS之间的差异。

学习生息需要懂Unix吗
生物信息学的发展离不开Unix平台上编写的免费工具，多数新进展都用到针对Unix操作系统编写的软件，作为生物信息学者不了解命令行是不行的。
2016年开始，Windows平台已开始提供“Windows Bash”应用，该应用允许Windows 10操作系统运行几乎所有基于Unix的软件。
使用Unix并不那么复杂。Unix讲究准确和逻辑性，甚至有些死板教条。 根据经验，没有计算背景的人也可以在几周内熟练使用Unix。

我是不是应该学一门编程语言
是的！最好能有入门级的编程能力。
所有编程语言表面看起来不同，底层逻辑却是类似的。入门级的编程知识有助于你了解计算机分析的思维过程。

Unix的替代
有两大类
第一类为命令行工具提供一个Web interface，这些命令行工具也可以直接在Unix系统上运行（使分析更为直观）

第二类是“Systems that offer custom implementations of bioinformatics methods.” 运行于本地系统的独立软件

Bioconductor是什么？
基于R的开源软件项目，通过在R中调用函数进行数据分析

利用基于Bioconductor脚本进行RNA-Seq数据分析

Galaxy是什么
简而言之给命令行工具command line tools加上基于网络的user interface，帮助没有编程经验的生命科学家入门用的。

左面板为工具列表，中间面板为工具描述，右面板为展示用户数据

注意：Galaxy不是分析工具，它只是用来方便地加载命令行工具和管理数据的用户界面user interface和平台platform，但理解命令行工具背后的概念及正确地使用这些工具都是用户的事。
忌讳：不要说“我用Galaxy做分析”，这句话听起来和“我拿电脑做生信”没什么区别，首先需要引用的是命令行工具本身，作者和相关文献，然后才要提到Galaxy。
没有生信专家会主动要求用Galaxy做分析，随着你学习的深入，你会发现Galaxy带来的“便利”不过是幻觉。当然初学阶段Galaxy用的顺手你可以接着用，但某天当你感觉到Galaxy的掣肘，你的想象力开始被一股无形的力量束缚，说明你毕业了，你要从Galaxy转战真正的command line tools了。
到那时候，你就开始不讲人话了：

bwa mem file1.fq file2.fq | samtools view -F 68 | samtools sort > result.bam

BaseSpace是什么
基于云的基因组学分析和数据储存平台，illumina公司的，和illumina测序仪整合了。所以只支持illunmia测序仪产生的数据。

商业化的生信软件贵吗
对个人而言肯定是贵的，但对科研组织而言，这笔钱很快就回笼了

生物信息学家适合作为自由职业吗
不适合

生物信息学家长什么样
长得很好看