1樓：
竟然沒人說Eran Segal！去看看他的戰績就知道了，做到讓biologist聞風喪膽。cs轉bio我只服此人，其他某Kellis和Frey相比之下真的就是呵呵了。
2樓：
Manolis Kellis，從Eric Lander（大牛，原先學數學的，現在是Broad Institude的頭兒）手下出來的，現在在MIT的計算機系做生物資訊，同時也是ENCODE專案的主要成員，這是我知道的CS領域做生物資訊（基因組學）比較有名的，不過我導師對他的學術水平持保留態度。
計算機領域做生物資訊的人很多，不過他們的工作招不招生物學家們待見就是另外一回事了。
3樓：
Eric Xing是先拿的生物的PhD？一直以為就是純搞機器學習的，牛氣。
國內的我認為沈紅斌(上海交通大學-沈紅斌)應該算是乙個牛人了，全國優博，上交的博導，做蛋白序列資料建模分析。他的學科方向是模式識別與智慧型系統，所以，會比較強調模式識別在生物資訊學領域的應用。
4樓：余天公升
不知道算不算。
Leonard Adleman，美籍猶太裔計算機科學家，著名的RSA演算法發明人之一，DNA計算領域的先驅。
什麼是生物資訊學？生物資訊學中計算機和大資料各扮演什麼樣的角色？
張旭東 當研究樣本量小 研究物件只是一兩個基因的時候，實驗結果用個小本記一下就行了，不用統計學方法，更用不上計算機程式設計，高效能計算。但是隨著高通量測序技術的發展和人類基因組計畫的完成，大資料 大樣本量的時代來了。樣本量大了，你需要科學的統計學方法 資料量大了，你需要高效的計算機程式設計。數學 計...
生物資訊學轉純計算機行業有多大難度？
張先生 大學專業就是個愛好，至於轉專業，個人認為，轉過去學得如何完全看自己的學習能力。大學的專業知識，一般人基礎知識紮實的同學，用點功夫，2年都能全部學完學好。 ribozyme 首先，純計算機的工作涉及的面可有點廣。比方說，你想轉的是微電子和晶元，乃至網路，資料庫涉及等等。那麼轉到生信來你是轉錯了...
計算機領域研究方向有鄙視鏈嗎？
xxd1994 我覺得一般是，技術越容易學，然後你就會這個技術，你就被鄙視。比如，精通C 的程式設計師與精通PHP的程式設計師，必然是寫PHP的被鄙視。至於搞機器學習的鄙視其他的方向我沒怎麼聽過。主要是人工智慧中的一些概念最近幾年炒得特別火，加上很多人把現在的人工智慧想成很科幻的東西，其實落到紙上就...