1樓：嫩綠桃子
1 大問題就是說你不通過你們組或者你導師（大牛）的實力，但從你個人很難接觸到的，當然就是基因組project了。但是並不代表你不能撿剩的，比如網上可以下到的資料，你要是想研究，資料鋪天蓋地，也夠了。
2 小問題，關心的問題，類似於encoding啊，基因開關啊，基因相關性之類的，反正從基因還是蛋白質入手，或是別的，就靠個人天賦了。當然了，你如果發現能從基因上解釋（並定位相關基因），解釋同性戀啊，腫瘤啊之類的，這些大家還是關注度很高的，好的話，直接science，nature，不用考慮別的雜誌。
2樓：
對於基因序列的生物資訊學的分析需要比較龐大的計算能力，這個在一般的科研領域都有配備相應的機房進行分析。
另外針對序列的分析國內或者國外已經產生了很多專做生物資訊分析的雲計算平台。
3樓：
英國要搞10萬人基因組計畫，預計2023年完成，為此還專門購入了illumina的X Ten 測序儀。不過我估計購入一套是不夠的，至少要兩套。
題主是做生信的麼？想找大專案讀博？這個專案是目前最大的人基因組計畫，但不知道英國有沒有這麼雄厚的財力。
畢竟，按照目前的測序成本計算，10萬人基因組光測序就要一億美元，後續的資料分析成本還沒算進去。。。
4樓：誰弄亂作息
大project 就美歐的腦計畫。嚴格來說這是wet人和搞mri，sensing，cognitive建模，模擬的人的fund，與生物資訊沒太大直接關係，只是也許wet人會僱傭個別生信崗位 。
呵呵最近blue brain 還被人diao，看看那個epfl的瑞士人運氣好不好吧。
小的個別說什麼英國測n人基因組計畫？估計fund也不會太多。
兲朝就蛋白組計畫，fund夠大，但是不是給一線勞力吃的。你會comp proteomics 即高通量質譜資料分析院士也許願意賞口飯吃。
即將在計算生物學領域和生物資訊學領域和生物資訊學領域讀PhD，這個領域什麼樣的導師算是好導師呢？
資料科學那些事 雖然不是完全切題，但是這裡寫了一些選導師容易調入的坑，以及如何避免。申請國外 PhD，選擇導師的時候，都有哪些 坑 需要留心？目前生物資訊學及系統生物學有哪些大牛？ Philip Yang 跟其他答主一樣的部分 大原則還是先選方向，再看導師。個人想法 不要衝著大資料，特別是你是生物背...
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張大狗 BWT最多能忍受2 的錯誤率，三代測序現在還在10 左右。有必要把現有的BWT的演算法改一改，讓它可以承受更高的錯誤率。不過速度必然是變慢的。要是有乙個全新的演算法能把10 錯誤率的長序列又快又好的map回genome上去，肯定能發到NBT NM 當然更有可能會投到bioinformatic...
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2。bioinformatics BI 和computational biology CB 兩個區別不大或者幾乎沒什麼區別。大部分學校不作劃分，比如耶魯CBB專案。國內生信大多放在生物系，歐美的兩個學院交叉非常普遍。3。學生信第一天要知道的一句話就是 這個方向分兩個子方向，乙個是偏生物的，拿別人已經...