在ChatGPT等大语言模型的洪流之下，生物信息从业者该怎么提高自己的竞争力，避免被淘汰？
2023-07-28 阅读 0
先把生物学基础和问题意识夯实，真正理解数据如何产生和有哪些局限；学会把科学问题拆成可测假设并设计实验去验证；掌握实践技能：统计/机器学习与深度学习微调、数据清洗与注释、版本化、容器化和云部署；能搭可复现流水线（如Nextflow/Snakemake）、做benchmark与可解释性分析；强化跨学科沟通、产品思维与团队协作，往临床转化或某个细分领域深耕，形成难以被替代的专业判断与实验能力。
更新于 2025年12月22日
