※ 引述《coyot (coyot+e)》之銘言： : ※ 引述《NoMoneyHere (NoMoneyHere)》之銘言： : : Bioinformatics : : Computational Biology : : Information Biology : : 這三個詞應該指的是差不多同樣的範疇 : 其實還是有差的 差異在於當初題出者領域不同 所以會偏某方面 : 例如Bioinformatics會有大多數是在研究資料庫內的東西 : 而Computational Biology 會有多數是在做電腦補助設計與模擬 : 不過 等時間一久 各方向研究的人多了 學術本來就無界限的^^ 如果前輩是這樣界定的話 那我們實驗室其實是computational biology 另外我不太懂所謂的"在研究資料庫內的東西" 這樣是說指是單純的比對兩者或是多者protein的不同嗎? : : 只是詞的重點不同而已 : : 可能是因為出身的背景不同會把不同的詞放在前面 : : 生物背景的人會講 'Bio'informatics : : 計算機科學背景的人會講'Computational' Biology : : 資訊處理背景的人會講'Information' Biology : : 其實講的都是差不多一樣的東西 : : protein structure也是其中一部份 : : 基因比對成為一般生物技術 : : 如果是不需要了解只要會使用網頁或軟體，就稱為一般生物技術的話 : : 那protein structure的工具也是一大堆，也早就是一般生物技術 : : 事實上就算幾乎每個人都會用到的blast : : 我相信大部分的人都不知道參數有哪些，要怎麼設比較好 : : 何況就算大家都會使用，就代表不需要再去研究了嗎 : : 大家都會開車，就不需要繼續研究汽車如何更安靜更安全更省油嗎 : 這就是產界現實面了 研究汽車如何更安靜更安全更省油能增加產值 : 但研究blast的產值在幾年後鐵定沒有電腦補助設計高 : 你看近幾年開始紅的藥物補助設計 就已經可看到端倪了 : 要是沒這方向 生物資訊仍一直被歐美視為發展不起來的領域 : 在google可查到一堆生物資訊的發展情況 : 並不是改良blast 或 發展新的演算法不需要再去研究 : 當然每個領域都有價值 但這就要到生物版或生技版講了 : 因為這邊是生技產業版 講的是產業 而非純學術 : 一間生技公司是要利用現成被認同的網頁或軟體來分析protein structure : 還是要聘個專精於演算法研發的PhD 來研發新的分析工具? : 台灣的生技公司又不是像台積電 鴻海...等 大資本大規模 : 然而聘電腦補助藥物設計的PhD是可以大大節省試驗成本的 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : 應該也是未來各藥廠的趨勢 另外單就這點來說 我想請問國內外的師資或是研究環境 真的有辦法做到這點嗎 這麼多的的protein structure需要去被了解 和人體間的interaction也都屬於不明的狀態 若只精於"演算法" 我個人覺得對藥廠的幫助不見得大耶 生技方面的門檻 已經不低了 若要同時精通這兩個領域 我想對一個PhD來說仍舊是一個很大的挑戰! -- 如果...可以完全知道別人的心思... 生活,過的會不會比較輕鬆??? 或者...就會失去那麼一點點猜測的樂趣.... 儘管如此,很多事還是想得到一個完美的答案... --

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