如果有广东大妈对你说,年轻人不要赌*博吸大*麻。
放心,她不是认为你是坏人,而是劝告你,别读博、写代码。
而计算生物学,就是这样一个既需要读博,又需要写代码,而且从事的还是生物科学的神奇学科……
21世纪最关键的赛道是什么?
是生物和计算机科学!
而计算生物学,直接涵盖了两个超级赛道,看起来很牛对不对?
然而这个新兴学科目前的知名度却远不如其他的热门生物学科,简单来说…
看不到什么钱途。
现在大家都知道跨界的复合型人才宝贵,但是跨界跨不好,两边都没学精,全都是略懂略懂,那就成了拉胯了。
如果只是做到了厨师界中最好的裁缝,或裁缝界中最好的厨师那么为什么不直接用最好的厨师,或最好的裁缝呢?
理想的跨界,应该是所跨越的几个专业领域能够发生深度化学反应,达到
1+1>3的效果!
只有两个学科发生深度关联和碰撞,互相启发互相改进,而不仅仅是简单的物理叠加,这样的跨界,才是成功的跨界。
“这是另辟蹊径,放弃主攻,打起辅助了么…
只是看到这张照片,孟浪就完全能够明白这位兄弟的意思。
人的一生,精力是有限的。
即便自己培养出了一位爱因斯坦,你也不能要求他在解决相对论的同时,还精通古中文吧?
如今有小雨负责正面主攻,他最大的作用可不就是查缺补漏当辅助,给她刷各种“加速”了嘛。
生物学目前的分类大致可以划分为:生物科学、生物技术、生物信息学、生态学、整合科学、神经科学。
计算生物学,就是生物信息学中的一个分支。
对于大多数科学研究来说,有的科学家专注科研发现,而有的科学家专注研究方法。
传统生物的基础研究,更侧重如何发现,生物是主导,计算和算法之类的只能算辅助。
而计算生物学,则更专注于研究的“方法”本身,比如利用计算机建立各种生物研究模型。
相对来说,这更像是给生物学家打辅助的技师。
如果能够建立完善各种生物研究模型,对于特效药的研究效率肯定会有所帮助。
这就好比芯片设计,少了EDA软件进行电路模拟仿真,不仅效率会大大下降,
就连成本都会飙升。
EDA软件,就是这样一种科研攻关的辅助“加速器”!
与计算生物学相似的,还有仿生计算机学,也就是所谓的生物计算机。
只不过这两者一个是用计算机“辅助”研究生物学,另一个是用生物学“辅助”研究计算机,正好颠倒了过来。
这两个学科,无疑就是“生物学”和“计算机学”发生碰撞所擦出的爱情“火花”。
诚然,这两个学科在2018年这个时间点,其实还是处于
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