生物信息学软件哪个最好

㈠ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

必学：1、计算机基础（linux+perl+R 或者 python+matlab）
2、生信基础知识（测序+数据库+数据格式）
3、生信研究领域（全基因组，全转录组，全外显子组，捕获目标区域测序）
4、生信应用领域（肿瘤筛查，产前诊断，流行病学，个性化医疗）
分而治之：
一、计算机基础，需要看三本书，一步步的学会学通，不需要刻意去找哪个书，一般linux是鸟哥私房菜，perl是小骆驼咯，R是R in action，但是看一本书只能入门，真正想成为菜鸟，必须每个要看五本书以上！我云盘里面有这基本上的高清打印版，大家可以去淘宝打印一下才几十块钱还包邮，对书比较讲究的也可以买正版，也不过是一百多块钱而已！
二、生信基础知识，测序方面，在网络文库找十几篇一代二代三代测序仪资料仔细研读，然后去优酷下载各大主流测序仪的动画讲解，再看看陈巍学基因的讲解；数据库先看看三大主流数据库——NCBI,ENSEMBL,UCSC，还有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同样也是网络文库自己搜索资料，但是这次需要自己去官网一个个页面点击看，一个个翻译成中文理解吃透；数据格式讲起了就多了，这个主要是在项目流程中慢慢学，或者你有机会去上课，不然你看来也是立马忘记的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等
三、生信研究领域，各个领域主要是软件繁多，合起来常用的估计有上百个软件了，一般只有从业五六年以上的人才有可能把它们全部用过一遍，而且这也完全需要项目来训练，而不能仅仅是看看软件手册，但是研究领域最重要的是背后的原理，需要看各大牛的综述。
a) 生信基础软件(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)
b) snp-calling相关软件（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）
c) 基因组相关软件（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）
d) 转录组相关软件（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）

㈡ 进行生物信息学应该用什么软件

序列比对工具BLAST和ClustalX 分子进化遗传分析工具(MEGA 4)

㈢ 用 生物信息学软件 解决 一个生物学问题

下个mega4.1
去NCBI或者Eztaxon或者www.bacterio.cict.fr或者其他能链接到数据库地方下载一些细菌的16sDNA序列。
然后用mega比对就可以做一个系统树了。

比如可以做一个假单胞菌属的系统发育树，选择几个假单胞菌的序列，选择合适的计算方法，用软件计算出系统树。记得还要放一个属外种作为参考啊。

别指望有多人回答，这里大多都是中学生。

㈣ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

最常用的东西：
1，你需要会用 Linux，会使用 bash

2，高于入门级的统计学知识，以及一门统计语言，比如 R

3，至少一门编程语言，一般来讲 C++, Perl, Python, Java 这几种中的一种。

4，对于你工作的领域，需要懂这方面的生物学知识，也需要知道目前人们在这个领域里都用什么其他软件。

以上四点我觉得必不可少。其他的知识则取决于你是什么领域。比如如果你要研发高性能的序列比对软件，则算法和并行计算的知识必不可少。——本人自己算法很渣，所以没有把算啊列在以上必备的知识里。如果要频繁存取大量数据，则懂得一种数据库必不可少，比如MySQL。

㈤ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

你讲的是生物信息学的哪一方面？要是所有的常用软件，建议你看看《生物信息学分析实践》这本书，2010年科学出版社出版的图书，由吴祖建，高芳銮，沈建国编着，绿色封面。里面有常用软件的用法及例子，若是你要电子链接，我这也有，你可以留下邮箱，我可以传给你。如果你要是想问某一方面的软件，我也可以给诉你的更详细些，比如引物设计、蛋白质二级三级结构预测、基因注释分析以及RNA结构预测软件，就是不知道你想要了解哪方面？

㈥ 生物信息学常用的软件有哪些

NCBI(www.ncbi.nlm.nih.gov)-GenBank数据库

数据库相似性搜索——核酸序列与核酸数据库比较（BLASTN）
蛋白质序列与数据库中蛋白质序列比较（BLASTP）
两序列比对（Align two sequences）

DNA序列分析——ORF Finder(www.ncbi.nlm.nih.gov/gorf/gorf.html)

分析实验序列外显子部分——GENSCAN（http://genes.mit.e/GENSCAN.html）
分析实验序列的可能酶切位点——NEBcutter2.0 (http://tools.neb.com/NEBcutter2/index.php)
注： Custom digest -- view gel

限制性内切酶数据库——REBASE(http://rebase.neb.com/rebase/rebase.html)

设计引物扩增实验序列——Genefisher
Primer 3

蛋白质序列分析及结构预测：
1.预测蛋白质的分子量及等电点:ExPASy（Compute pI/Mw）
2.分析蛋白质的基本物理化学性质：ExPASy（ProtParam）
3.分析蛋白质的亲水性和疏水性：ExPASy（ProtScale）
4.分析蛋白质在各种蛋白酶和各种化学试剂处理后的内切产物：ExPASy（PeptideMass） [* ：kinase K]
5.分析蛋白质的信号肽：ExPASy（SignalP）
6.预测蛋白质的二级结构：ExPASy（Jpred 3）

多物种分子系统发育分析：EMBL（www.ebi.ac.uk/embl/)--Toolbox--Clustal2W

人脂联素蛋白质序列：NP_004788
人类胰岛素生长因子IB前体：P05019

㈦ 医学本科，考个计算机自考，以后想出国申EE的生物信息学，那么我自考专业选哪个好：软件，网络，信息管理

信管最好考，网络第二，软件最难
信管注重数据库些，如果去读生物信息学的话最好考信管（一般学校的信管都是经济和计算机交叉，也有些医学院是医学和计算机交叉的；我还有个同学是交大的，他们方向就是交通信息管理。。。囧）
信管的特色是范围广但不深，自考比较好考些

㈧ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

基因组组装：
1. ALLPATHS-LG
2. Velvet
3. SOAPdenovo
4. Bambus2
5. CABOG
6. MSR-CA
7. SGA
8. VCAKE
9. SHARCGS
10. SSAKE
11. Euler
基因注释：

SNPeff
Dvaid
转录组分析
cuffdiff
FastQC
RNA-SeQC
Maq
SeqMap
HMMSplicer
Limma
KEGG
GO
蛋白与药物
chimera
pymol2
DS
dock
z-dock
autodock
Schrödinger
Gromacs
g_mmpbsa
蛋白网络：
cytoscape
GCBI
其他
DNAman
MEGA
array vision
bioedit
primer
origin
AI
R
SPSS

㈨ 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

最常用的东西：1，你需要会用Linux，会使用bash2，高于入门级的统计学知识，以及一门统计语言，比如R3，至少一门编程语言，一般来讲C++,Perl,Python,Java这几种中的一种。4，对于你工作的领域，需要懂这方面的生物学知识，也需要知道目前人们在这个领域里都用什么其他软件。以上四点我觉得必不可少。其他的知识则取决于你是什么领域。比如如果你要研发高性能的序列比对软件，则算法和并行计算的知识必不可少。——本人自己算法很渣，所以没有把算啊列在以上必备的知识里。如果要频繁存取大量数据，则懂得一种数据库必不可少，比如MySQL。

㈩ 生物信息学专业研究生好就业吗

生物信息学专业研究生好就业的。

生物信息学专业就业方向为生化、科研类单位：生物研究、基因组学研究、蛋白质组学研究； 医药类企业：生物工程、生物技术、生物制药、药品研发、药品销售。

本专业培养具备较强的数理化基础，具有国际化视野，接受严格科学思维、专业技 术和技能的训练，掌握生物学、计算机及信息科学等基本理论知识，能在教学、科研、高新技术产 业及其相关领域从事科学研究、技术开发、人才培养及管理等方面工作的交叉复合型人才。

生物信息学专业知识和能力：

1、具有良好的职业道德、高度社会责任感和丰富的人文科学素养。

2、掌握数理、生物学和计算机及信息科学等方面的基本知识和理论。

3、掌握计算机、信息科学技术和生物信息学的相关技术。

4、具有运用生物信息技术解决基因组学、蛋白质组学、代谢组学、生物医药等实际问题的初 步能力。

5、熟悉生物信息学相关科技方面的方针、政策和法规。

6、了解生物信息学的理论前沿、应用前景和发展动态。

7、具有初步的科学研究和实际工作能力，具有一定的批判性思维能力，具有适应社会需求、 继续深造的潜能，以及应对危机与突发事件的初步能力。

8、具有一定的国际视野和初步的交流、竞争与合作能力。