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云之南

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关于我

专业背景:计算机科学 研究方向与兴趣: JavaEE-Web软件开发, 生物信息学, 数据挖掘与机器学习, 智能信息系统 目前工作: 基因组, 转录组, NGS高通量数据分析, 生物数据挖掘, 植物系统发育和比较进化基因组学

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生物信息学申请总结(转载)  

2010-05-13 09:34:55|  分类: 生物信息学 |  标签: |举报 |字号 订阅

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生物信息专业申请总结–Why

为什么申请?

本科毕业的主要出路不外乎工作,国内读研,出国3种,当然还有人戏言第4种–在家待业 (话说做自由职业者也不错–题外话了)

出国 vs 工作:

如果你出国的目的仅仅是看一下外面的世界,那么我觉得读个生物(包括生物信息学)PhD的代价太大了。生物学博士只适合最后想做科研的人,当然你可以选择在公司的R&D部门或者在大学当faculty。对于那些抱着当科学家的无限热情的人,可以看看这篇文章 Don’t Become a Scientist!

当然,既然大家已经决定申请,肯定是经过考虑的了,而且申请期间有太多事需要考虑。所以既然决定了,就先认真做好吧。拿到offer再拒也不迟(虽然有点伤rp。。)

至于生物信息学硕士,我了解得不多,不过如果以后想工作,又想出国看看,硕士应该是比较好的选择。当然前提是你要有足够多钱,或者足够牛,拿到竞争激烈的奖学金。

很多牛人拿到了牛校的offer,但最后选择了工作。也有很多牛人发了CNS,当了faculty。道路很多,每条路都可能成功。重要的是:爱一行干一行,或者干一行爱一行。

如果你想本科毕业申请,但又觉得资本不够想要在国内读研后再申请的,我还是建议尽早出来的好。据我所知,国内研究生教育的质量确实普遍不很好(当然也有少数很不错的实验室),即使你2年内发了paper,但同时肯定会浪费许多时间在没意义的事上,比如科学社会主义理论之类。

为什么申请生物信息专业?

这个题目使我想起了MIT申请的PS。。

首先生物信息学现在有很多方向。A.搞理论的,可以研究算法,比如以前的BLAST;B.写软件的,很多啦,我本来是很想做这个的,无奈自己计算机方面知道得太少了;C.应用A和B的成果,结合生物学数据,发现生物学意义。

对于生物专业而言,最容易转到的方向是C。我觉得未来生物科学发展的趋势是越来越规模化,数据化。现在已经不是研究一个基因就能拿到博士学位的时代了(不过解析出一个蛋白质的晶体结构是完全没问题的)。即使要做纯生物,也一定要了解大规模数据分析的方法、软件、网站。当然这样有点辛苦,也许你会选择做生物信息,就是和生物实验室合作,他们产生数据,而你分析数据,得出生物学的insight。当然也有很多牛人在做A和B。

对于计算机专业,做A和B的很多,而且相对容易出成果。我自己的感觉是,生物信息学就是很多数学、计算机和统计学的应用,真正从无到有的东西不多,所以有这3个学科的背景不仅有益,而且必要。

不过题外话一下,我实在不理解读计算机的为啥搞生物信息啊。。除非是对生物学有无比大的兴趣,不然还是不要来跳这个火坑了。。

 

转载于网络,上面一篇博文也是从中看到的,觉得写得有点对,其实工作了很多时候状态和这差不多

 

下面是一个人对本贴的评论:

 

呵呵:)

学计算机的同学申请生信,可能有不同原因吧。

比如计算机申请相对竞争相对激烈,想试试相对容易的生物;或者也会好奇于如何把他们学的计算机知识应用于生物领域;当然也有可能是对生物来电了,哈哈~~~

不管怎样,我也觉得生物还真是个火坑呀,狂汗……

 

这篇先概述一下。

申请中大家衡量的参数不外乎

硬件:学校&专业、成绩&排名、GT、CV

软件:选校、PS、RL、套词、面试

大家总希望看到这些参数重要性的排序,但大牛总是说,都很重要,或者不同学校不同program看重的是不同的。大牛说的确实是对的,当然,在申请时,硬件几乎不能改变了,但是软件可以,而且非常重要。

学校:最好是国内前20,不然20多和100多其实没太大区别。最好学校和申请的学校历来友好。比如我们学校生科院和PSU生物系关系很好,于是让我捡了个offer。

专业:我感觉最好是生物&计算机双学位(哪里来的鸡蛋@@),计算机背景的其实很有优势,生物背景的最好重点申请那些建在生物系下的生物信息program,或者至少有生物系参与的多系和办的program。数学或统计的话申请也可以,不过申请生物统计把握更大。

成绩&排名:如果不是国内前20的学校,换句话说如果不是米国人知道的学校,成绩和排名并不很重要。如果是前20,我觉得GPA>3.3,rank>30%还是有必要的(我们学校我们专业,仅供参考)

GT:虽然说过线就好,但是GT是相当重要啊。有很多生物program有预申请,主要的筛选标准就是GT,据我所知。GT到底多少够呢?除了有少数BT的学校(我印象中有U Chicago, Duke, UIUC,记错的话请指出)要求GRE Verbal>600,其他学校GRE Verbal>=500, math>=770(其实这个没人看的,但是俗话说,作为中国人数学不考满分你好意思么? Kidding) ,TOEFL>=100 (俺申请的那个时代是>=600),基本都没问题。当然有少数牛人GREVerbal 350, AW 3.0, 照样去Top10,但是这只是说明GT并不是最重要的,而不是不重要。

CV:包括paper,研究经历,交流,学生工作。这些里面我觉得研究经历最重要。除非是很牛的paper,其他的paper只是你研究经历的证明而已。所以CV的重点要写研究经历,而且要客观,最好和PS相呼应。

选校:最重要的是match! (谷歌输入法竟然打出来是:马桶车。。)好吧,大家一定要多选马桶车的学校!到底啥叫match呢?最简单的,你的研究经历都是分子克隆、细胞转染啥的,最好还是申请分子生物学。就比如有个牛人申请我们专业,被拒,被推荐到另外一个她没申请的专业,给了offer,原因就是她的背景更符合另外那个专业。还有就是faculty具体做什么。如果你申请的学校有和你以前做的工作很相近的实验室,再加上你PS里顺手提及一下,就比较好,虽然你以后未必还做这个。

PS:我觉得很重要,虽然据说有些学校根本不看,不过我觉得大多数学校还是看的,而且面试的问题大多和PS有关。PS的关键我认为是Why!就是上篇讨论的,为什么要读PhD?为什么读这个专业?只有你自己真正想清楚了,才能说服admission committee相信你适合读PhD。PS里提到的你学的课,你的研究经历,你参加的社会活动(比如IEEE会员啥的),都是这个Why的论据。另一个关键就是match。再牛的人也会收到据信,就算是overqualify的问题,也说明你的qualification不适合这个学校。

RL:重要性我现在还不清楚。有人说只有牛人的推荐信才有用。但是国内的所谓牛人有几个是全球知名的?即使有,除非你足够牛,他们也不大会给你写推荐信的。所以我当时找了3个不算大牛的老师写的推荐信。又有人说,美国的人从来不看中国教授写的推荐信,因为大多数推荐信都是学生写拿给老师签名的。我承认我也是这样,不过我是写了草稿老师修改一下才签名的。至于commitee看不看,至少给我offer的学校,面试我的教授是认真看过的。所以,我的建议是,首先找大牛,而且是你能保证他给你说好话的大牛。退而求其次,尽量找了解你的老师,牛不牛无所谓的。

套词:没套过,不过据牛人说,想拿到top20学校的offer,硬件又不是非常出众的,研究经历又很丰富对这个领域又很了解的,建议套词。

面试:非常重要。偏生物的program大多数有面试,如果拿到面试机会,平均来说大概有50%的可能拿到offer了。所以一定要认真对待。

 

生物信息专业申请总结–选校

按照惯例,先说下我的背景:

生物科学专业本科,国内前10的学校。成绩排名29/187。GT不高不低,没有sub成绩。在HKUST交流过一个学期。研究经历很少,在一个分子生物学实验室呆过3个月,做了一点免疫印迹实验。在一个做芯片的实验室呆过1年,协助过一项分析芯片数据的研究,毕业论文是microRNA芯片数据分析。

选了16个学校,其中15个是生物信息,3个面试,2个offer。一个是生物科学(当时竟然申请错学校了),面试+offer.

我选校时主要参考了水木上xmly写的2006年 北美 生物信息学 申请指南,在此下载。非常详尽,唯一的缺点就是看的人太多,撞车的可能性比较大。

另外的原则就是:A.以前给我们学校我们专业offer多 B.很喜欢,自认为很match,committee怎么想再说了 C. deadline比较晚(kidding..)

下面列一下我申请的学校和program。

University of Cincinnati BME(bioinformatics)

学校综合排名100多,但是医学不错,生物信息学也是偏重biomedical informatics的,面试 & offer,新招了几个faculty,建议不是大牛的试一下。

Rutgers Computational Biology and Molecular Biophysics

好像偏重生物物理,他们网站上也说欢迎数学物理背景的来申请。要求sub,不知道是不是因为这个被拒。觉得纯生物背景的最好不要申请了。

Purdue Computational Biological Sciences

这个我一直没交申请费,从12月底拖到2月底,终于来了据信。最后被一个植物学的教授套,问我去不去。。。

KUMC IGPBS

鉴于大家都没听过,全名是University of Kansas Medical Center,就只有一个人做bioinformatics,至今没消息。。

ISU bioinformatics and computational biology

这个program很强,建立得很早,建议比较牛的人试一下。他家的据信也很搞笑。

UCR The Genetics, Genomics and Bioinformatics (GGB) program

同样是很强的program,有很多大牛,不过这个分校在riverside, 名不符实,其实在沙漠边缘,离Las Vigas倒是不远。

UMN Biochemistry, Molecular Biology and Biophysics Graduate Program

其实我了解不多。。感觉偏生物一点。

MIT Computational and systems biology

哈哈,不用多说了吧,本来想收集据信的,结果只有email,连个纸版的都不肯寄。

USC Molecular and computational biology

一直很强,Waterman的大本营,去年给了我们系3个面试好像。生物和计算机背景申请咸宜。

cornell The Graduate Field of Computational Biology

学校太牛了,这个program反倒不太出名。。

Baylor College of Medicine Structural and Computational Biology and Molecular Biophysics

比较偏重结构生物学,蛋白质结构功能,很适合生物背景的人,面试发的也很多,最后给30%的offer

Michigan Bioinformatics(PIBS)

有预申请,我同学和我硬件几乎完全一样,她申请PIBS拿到offer,我申请bioinformatics(PIBS)被拒,不负责的推测bioinformatics确实比纯生物竞争激烈。

Upenn Genomics and Computational Biology

学校很牛,program也很牛,有著名的Diana Lab,做RNA二级结构的都知道。。

PSU IBIOS(Bioinformatics and Genomics option)

学校40名,program实力倒是一般,不过我现在已经在这里了,就多说点好话。这个program比较适合生物背景的人申请,去年招了4个人,分别是生物科学,生物化学,生物信息学和计算机出身。不过从课程设置来讲,比较偏生物,算法讲得很浅,大多数还是现有软件的应用。这个program的优势是多个系合办的,可以在所有系里自由选择导师,另外还有2个co-advisor(难道译成共同导师?),这样将来无论是找工作还是申请faculty,三封推荐信都搞定了,娃哈哈

OSU Integrated biolomedical sciences

大众情人学校,大众情人program,生物背景的人申请比较好

就这些,以下是很不错的program,但我没有申请的

U Chicago

UCSC —Genome Brower所在地

UCSD Interdisciplinary Bioinformatics —只因为San Diego地方无敌漂亮!

NCSU—学校一般,去年N多人申请,估计是program不错,其实我不了解

 

总体感觉以上转载的博文的博主还是很仔细的人,资料整理的不错,转载应该不会生气:

原文地址:

http://i.azpala.com/2007/12/21/bioinformatics-application-school-selection/

 

azpala是啥意思啊

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