再不学生信就来不及了

在过去的十年中，生物信息学领域经历了显著的变化和发展。从几乎没有网络资料，到可以通过制作简单的在线网页工具就完成生物信息学图表发表文章，再到如今生命科学领域的研究越来越依赖于测序技术，这一转变标志着生物信息学已经成为现代生命科学研究中不可或缺的一部分。

1. 生物信息学工具和资源的发展：随着生物信息学的发展，出现了许多新的工具和数据库，如clusterProfiler、Cutadapt、Cytoscape、DESeq2、edgeR、FastQC、FASTX-Toolkit、featureCounts、GENSCAN、Genome Maps和WGCNA等。这些工具和数据库为研究人员提供了强大的支持，使得他们能够更高效地处理和分析生物数据。

2. 高通量测序技术的进步：高通量测序（NGS）技术在过去十年中取得了巨大进步，使得基因组测序变得更加快速和成本效益更高。长读长测序技术的出现，如PacBio和Oxford Nanopore Technologies（ONT），为解决基因组中的复杂区域提供了新的工具。

3. 生物医学大数据的挑战：随着大数据时代的到来，生物医学研究产生了海量的信息，这些数据的复杂性、多维度和异质化给数据分析带来了新的挑战。如何从这些数据中提取有用的信息，理解疾病的发生机制，成为了生物信息学需要解决的问题。

4. 人工智能和大模型的应用：深度学习大模型的出现为生物信息学带来了新的机遇，这些模型可以深入到生物信息学的各个环节，与生物医学数据进行更高层次的结合，推动了生物信息学的新变革。

5. 交叉学科的重要性：数学、计算机科学与生命科学的交叉对于生物信息学的发展至关重要。这种交叉不仅推动了生物信息学的发展，还可能将其带向新的方向。

6. 生物信息学的未来发展：生物信息学的未来可能更多地从实验学科向理论学科转变，从理科向工科转变。大模型的应用、数据的深度挖掘以及交叉学科的深度参与，将推动生物信息学进入一个新的发展阶段。

7. 对年轻人的需求：生物信息学领域的未来发展需要更多年轻人的参与。前辈的指导和鼓励为年轻科研人员提供了信心，他们将在生物信息学的下一个十年中发挥重要作用。

综上所述，生物信息学领域在过去十年中取得了显著的进步，同时也面临着新的挑战和机遇。随着技术的不断发展和交叉学科的深入合作，生物信息学将继续在生命科学研究中发挥关键作用。

从零开始学生物信息学确实是会很困难

从零开始学习生物信息学确实面临一些挑战，主要困难包括：

1. 交叉学科性质：生物信息学是一个交叉学科，它结合了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的知识。因此，学习者需要具备一定的生物学基础知识，如分子生物学、遗传学，以及计算科学知识，如概率论、线性代数和编程技能。这要求学习者在多个学科领域都有所涉猎，对于初学者来说是一个不小的挑战。

2. 技术更新迅速：生物信息学是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。这意味着学习者需要持续学习，以跟上最新的研究进展和技术发展。

3. 编程和数据分析能力：生物信息学研究中涉及到大量的数据处理和分析工作，因此学习者需要掌握至少一种编程语言（如R、Python或Perl），以及相关的数据分析工具和软件。

4. 计算机资源要求：特别是对于需要处理大量测序数据的学习者，需要有一定的计算机硬件资源，如高性能计算设备，以及对Linux操作系统的熟悉。

5. 学习资源和社区支持：虽然现在有很多在线课程和教材可供学习，如北京大学提供的生物信息学课程，以及山东大学提供的生物信息学课程，但如何高效地选择和利用这些资源，以及如何获得社区的支持和帮助，对于初学者来说也是一个挑战。

6. 实践操作经验：生物信息学的学习不仅仅是理论知识的积累，更重要的是通过实际操作和项目实践来积累经验。这可能需要学习者参与实际的研究项目，或者找到合适的实践机会。

7. 统计和算法知识：生物信息学中的数据分析往往需要一定的统计学知识和算法理解，这对于没有相关背景的学习者来说可能是一个难点。

总的来说，虽然从零开始学习生物信息学存在一定的困难，但通过系统的学习计划、利用现有的学习资源和社区支持，以及积极参与实践操作，这些挑战是可以被克服的。

从零开始学习单细胞转录组就更难了

从零开始学习单细胞转录组确实面临一些挑战，主要难点包括：

1. 技术要求高：单细胞转录组涉及的实验技术复杂，包括单细胞的分离、RNA的提取和逆转录、cDNA的扩增和建库等步骤。这些步骤需要精确的操作和高质量的试剂，以确保数据的准确性和可靠性。例如，单细胞测序工作流程包括单细胞制备、单细胞分离和文库制备、测序和初级分析、数据可视化与解读等关键步骤 。

2. 数据分析复杂：单细胞转录组数据的分析涉及到大量的计算和生物信息学技能。需要对原始数据进行质量控制、标准化、批次效应校正、聚类分析等，这些步骤都需要相应的生物信息学工具和算法支持 。

3. 实验成本和时间投入：单细胞转录组实验通常需要大量的时间、金钱和样本材料。在进行单细胞分离、文库制备和测序之前，需要进行质量控制，以确保实验的高质量 。

4. 数据稀疏性和批次效应：单细胞数据通常非常稀疏，每个样本中表达的基因数量较少，这增加了分析的复杂性。此外，不同批次的样本可能会有不同的技术变异，这需要在分析中仔细处理 。

5. 计算复杂性：处理和分析单细胞数据需要复杂的计算方法和较大的计算资源。例如，单细胞空间转录组数据通常具有数据点丰富、低信噪比、高维度高稀疏性、多因素非线性关联等复杂特征，这使得常规统计或数学分析方法的应用存在较大难度与局限性 。

6. 生物学变异：即使是来自同一类型的细胞，不同个体或不同状态下的细胞也可能表现出显著的生物学变异，这增加了数据分析的复杂性 。

大模型颠覆一切了

我在 推特看到了： Multimodal learning of transcriptomes and text enables interactive single-cell RNA-seq data exploration with natural-language chats. bioRxiv, https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.15.618501v1

• https://cellwhisperer.bocklab.org/
• https://github.com/epigen/cellwhisperer

也就是说不需要学习生物信息学（单细胞转录组）

我花了十年学习和精进生物信息学，尤其是单细胞层面的数据处理。任意一个文献一个公开的数据集我都可以写几十个笔记：

• bulk层面的癌症和癌旁的表达量差异主要是因为？
• 癌症和癌旁的差异基因能在单细胞层面区分上皮细胞的恶性与否吗
• 算不上什么大错误的成纤维细胞亚群的细分操作
• 单细胞亚群取子集后的细分亚群再命名的两个难题
• 是否需要抹除细胞周期对单细胞降维聚类分群的影响呢
• 每个单细胞亚群取子集后继续降维聚类分群标准操作（以b细胞为例）
• 不是造假胜似造假的单细胞降维聚类分群
• 到底是量化样品还是单细胞之间的相关性呢
• 有监督的挑选了特征之后的无监督的分析还可靠吗
• 走inferCNV流程的时候只需要针对上皮细胞即可
• 上皮细胞里面混入了淋巴系和髓系免疫细胞呢
• 单细胞亚群绝对数量和相对比例的探索
• 为什么胃癌并不使用拷贝数来判断恶性的肿瘤上皮细胞呢
• 没有绝对正确的单细胞转录组质量控制指标
• 学习单细胞亚群命名的层次结构
• 单细胞转录组降维聚类分群过滤基因和过滤细胞的区别

但是现在有了CellWhisperer，可以说是压根不需要学习生物信息学（单细胞转录组）了。这个由 Christoph Bock 实验室开发的一款创新工具，它通过结合多模态人工智能（AI）和自然语言处理技术，使得单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据的探索和分析变得更加直观和互动。以下是该工具的主要特点和工作方式：

1. 多模态AI训练：CellWhisperer 通过训练一个多模态AI模型，将转录组数据与文本信息相链接，实现了对 scRNA-seq 数据的全文搜索和注释。
2. 训练数据的准备：开发团队从 GEO 数据库和 CELLxGENE Census 中提取了超过 100 万对带有连贯文本注释的批量和伪批量转录组数据，这是一项庞大的数据整理工作，需要大量的 GPU 计算资源和 LLM（大型语言模型）辅助的数据策划。
3. 内部模型使用：CellWhisperer 内部使用 Geneformer 处理转录组数据，使用 BioBERT 处理文本数据，并通过 CLIP 方法将这两种嵌入集成到一个共享空间中。
4. 聊天AI微调：开发团队对 Mistral 7B 进行了微调，使其能够基于模型嵌入进行聊天，并结合了模型的生物学知识。
5. 用户互动：CellWhisperer 提供了一个交互式的平台，用户可以通过自然语言与 AI 助手进行对话，以探索和分析单细胞 RNA 测序数据。

事物的两面性！

现在很多人学习生物信息学的时候，入门阶段遇到了任何的报错都是直接求助于人工智能大模型，这样有利有弊吧！

有利方面：

1. 快速解决问题：人工智能大模型可以迅速提供解决方案，帮助初学者快速克服眼前的障碍，继续他们的学习或研究。

2. 获取信息的便捷性：初学者可以直接通过简单的查询获得问题的解答，无需花费大量时间在论坛或文档中搜索答案。

3. 增强信心：对于初学者来说，及时解决问题可以帮助他们建立信心，鼓励他们继续探索和学习。

4. 促进协作：人工智能大模型可以作为一个协作工具，帮助不同背景和经验水平的人共同解决问题。

不利方面：

1. 缺乏深入理解：直接获得答案可能会使初学者错过深入了解问题背后原理的机会，这可能会限制他们对生物信息学深层次理解的发展。

2. 依赖性：长期依赖人工智能大模型可能导致初学者在遇到问题时缺乏独立解决问题的能力。

3. 错误信息的风险：人工智能大模型提供的答案可能不总是准确的，特别是在复杂的生物信息学问题上，错误的信息可能会误导初学者。

4. 缺乏批判性思维：不经过自己的努力就直接获得答案可能会减少初学者批判性思维的锻炼机会。

5. 限制技能发展：如果初学者习惯于直接求助于人工智能，他们可能会忽视学习如何使用传统的生物信息学工具和资源，这可能会限制他们的技能发展。

因此，虽然人工智能大模型是一个强大的工具，可以帮助初学者快速解决问题，但鼓励他们在适当的时候也尝试自己解决问题，以促进深入学习和技能发展，这是非常重要的。同时，结合使用传统的学习资源，如教科书、在线课程、论坛讨论和同行指导，可以帮助初学者建立更全面和坚实的知识基础。

同理，随着人工智能大模型的广泛应用，绝大部分人压根就没有这个机会学习生物信息学（单细胞转录组），因为仅仅是靠对话即可完成几乎全部的数据探索。真的是再不学生信就来不及了，后面的人已经是没有必要学了！

写在文末