m*********t
发帖数: 480 | 1 那就是computational biology和Bioinformatics了吧。我仅仅说学术领域
唯一的金标准就是，有多少已经应用，或者不就就可以进入应用领域，其他领域有啥？
computational biology上，现在测序在很多疾病上已经成为标准操作，估计下一步，
可能epigenetic一些东西，chipseq之类，也要标准化了，其他方面有类似的吗？大部
分文章，实验都重复不出来的，都退下吧 |
h*****G
发帖数: 113 | 2 完全错误。Computational biology 和bioinformatics 可能造假不多，但若说对实践
的指导意义， 几乎为零。近几年最solid的 ips cell, crispr/cas9, immunotherapy
都是实实在在的进步，不仅深刻地改变了我们对生命过程的认识，也在应用上面有具体
的操作。 |
c********6
发帖数: 693 | 3 CRISPR 的效率和安全方面造假太多， 你只要自己用过你就知道CRISPR技术中那个
donor的随机整合有多么恐怖， 那个ssODN donor效率有多低。
生物信息学压根就是个编故事的学科，除非实验生物领域不存在造假问题，建立在造假
的实验结果上的生物信息相关研究都是扯淡。
immunotherapy
【在 h*****G 的大作中提到】
: 完全错误。Computational biology 和bioinformatics 可能造假不多，但若说对实践
: 的指导意义， 几乎为零。近几年最solid的 ips cell, crispr/cas9, immunotherapy
: 都是实实在在的进步，不仅深刻地改变了我们对生命过程的认识，也在应用上面有具体
: 的操作。
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q**********0
发帖数: 335 | 4 生物信息应该还是有实用价值的，是基因诊断等的基础，它是很多应用型研究的奠基学
科。 |
N*********e
发帖数: 293 | 5 以为学生物信息出来好找工作，结果也就比博后好一点点，还被IT“同行”鄙视的要死
【在 m*********t 的大作中提到】
: 那就是computational biology和Bioinformatics了吧。我仅仅说学术领域
: 唯一的金标准就是，有多少已经应用，或者不就就可以进入应用领域，其他领域有啥？
: computational biology上，现在测序在很多疾病上已经成为标准操作，估计下一步，
: 可能epigenetic一些东西，chipseq之类，也要标准化了，其他方面有类似的吗？大部
: 分文章，实验都重复不出来的，都退下吧
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g*******7
发帖数: 21 | 6 生物信息不能一棍子打死，测序那条线还是有很大意义的，最不靠谱的是网络预测，各
种模型和各种来源的数据瞎整合一通就能出篇文章，鬼都不信。建网络模型还是列常微
分方程相对靠谱点。 |
P****R
发帖数: 22479 | 7 呵呵
【在 c********6 的大作中提到】
: CRISPR 的效率和安全方面造假太多， 你只要自己用过你就知道CRISPR技术中那个
: donor的随机整合有多么恐怖， 那个ssODN donor效率有多低。
: 生物信息学压根就是个编故事的学科，除非实验生物领域不存在造假问题，建立在造假
: 的实验结果上的生物信息相关研究都是扯淡。
:
: immunotherapy
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m****a
发帖数: 270 | 8 很好奇 Donor 随机整合概率有多少？有人研究过么？
【在 c********6 的大作中提到】
: CRISPR 的效率和安全方面造假太多， 你只要自己用过你就知道CRISPR技术中那个
: donor的随机整合有多么恐怖， 那个ssODN donor效率有多低。
: 生物信息学压根就是个编故事的学科，除非实验生物领域不存在造假问题，建立在造假
: 的实验结果上的生物信息相关研究都是扯淡。
:
: immunotherapy
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c********6
发帖数: 693 | 9 关键词： DNA donor, random integration, frequency.
【在 m****a 的大作中提到】
: 很好奇 Donor 随机整合概率有多少？有人研究过么？
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P****R
发帖数: 22479 | 10
【在 c********6 的大作中提到】
: 关键词： DNA donor, random integration, frequency.
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l********6
发帖数: 457 | 11 哈哈，大多数做生物信息学的，就是应用软件（主要是R），分析一下数据，做点图，
这种技术含金量当然比纯IT的要低。但是，生物信息学还有一类是做方法和软件的那种
，他们本就是IT同行，没有被鄙视的。
【在 N*********e 的大作中提到】
: 以为学生物信息出来好找工作，结果也就比博后好一点点，还被IT“同行”鄙视的要死
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m****a
发帖数: 270 | 12 random integration frequency 高得有多吓人啊？以后做stable cell line 是不是都
不需要抗生素筛选了？
【在 c********6 的大作中提到】
: 关键词： DNA donor, random integration, frequency.
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l*******i
发帖数: 153 | 13 random integration确实是一个不容忽视的问题。别的细胞没做过，就人胚胎干细胞而
言，用CRISPR做knock-in, 基本上成功knock-in的clone中至少20%的clone含有一个以
上的random integration。所以，建议做knock-in时，尽量降低donor vector的用量，
所有knock-in的clone必须用southern blot筛一遍，确保没有random integration。
【在 m****a 的大作中提到】
: 很好奇 Donor 随机整合概率有多少？有人研究过么？
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N*********e
发帖数: 293 | 14 seq-bioinfo is already saturated. Back in 2010, a senior seq
bioinformaticist has a salary of 130k, now it's 110k. This is at the SD area.
【在 g*******7 的大作中提到】
: 生物信息不能一棍子打死，测序那条线还是有很大意义的，最不靠谱的是网络预测，各
: 种模型和各种来源的数据瞎整合一通就能出篇文章，鬼都不信。建网络模型还是列常微
: 分方程相对靠谱点。
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N*********e
发帖数: 293 | 15 seq-bioinfo is already saturated. Back in 2010, a senior seq
bioinformaticist has a salary of 130k, now it's 110k. This is at the SD area.
【在 g*******7 的大作中提到】
: 生物信息不能一棍子打死，测序那条线还是有很大意义的，最不靠谱的是网络预测，各
: 种模型和各种来源的数据瞎整合一通就能出篇文章，鬼都不信。建网络模型还是列常微
: 分方程相对靠谱点。
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