ChatGPT 2025-11-02
太好了 👍
下面这份是专为你（拥有数据库 / 编程 / 系统架构背景的 IT 专业人士）量身定制的
📅 “12 个月 AI + 基因组学转行计划表”。
目标是：
在 1 年内从 IT 专业人士成长为具备独立研究能力的“AI 基因数据科学家 / 生物信息研究工程师”。
🧬 12 个月 AI + 基因组学转行计划表
（针对有数据库/编程经验者）
阶段 1（第 1–2 个月）🧠 生物信息学基础入门
目标：能读懂基因组数据、理解 DNA/RNA/蛋白基础，掌握常见文件格式与工具。
🎯 任务清单
- 理解：DNA、RNA、基因表达、突变、转录组的概念
- 熟悉常见文件格式：FASTA、FASTQ、BAM、VCF、GTF
- 学会基本命令行生信操作（samtools、bedtools、bcftools）
- 学会查找并下载公共数据集（NCBI、Ensembl、GEO）
📚 推荐资源
- Coursera – Genomic Data Science Specialization (Johns Hopkins)
- Rosalind.info 生信在线练习平台
- Bioinformatics Data Skills (by Vince Buffalo, O’Reilly)
- Linux 工具：
samtools,fastqc,bedtools,bwa
🧪 实践项目
- 下载 1000 Genomes 的小样本数据，统计突变类型分布
- 编写 Python 脚本解析 VCF 文件并导入 SQLite/PostgreSQL 数据库
阶段 2（第 3–4 个月）💻 数据科学与机器学习基础
目标：掌握数据分析与机器学习基本功，理解如何将 AI 应用于生物数据。
🎯 任务清单
- Python 数据分析：NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
- 机器学习核心概念：分类、聚类、特征选择、交叉验证
- 初识深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）
- 练习建模：逻辑回归、随机森林、CNN 基础
📚 推荐资源
- fast.ai – Practical Deep Learning for Coders
- DeepLearning.AI – AI for Medicine Specialization
- Kaggle – DNA Sequence Classification Dataset
🧪 实践项目
- 用 CNN 模型区分“编码区 vs 非编码区 DNA 序列”
- 建立突变特征 → 疾病标签的机器学习模型（小样本实验）
阶段 3（第 5–6 个月）🔬 AI 在基因数据中的应用
目标：复现并理解当前主流 AI 基因模型的原理与代码。
🎯 任务清单
- 阅读并复现以下项目之一：
- DeepSEA（CNN 模型预测基因调控）
- DeepVariant（谷歌基因突变识别）
- Enformer（Transformer 预测基因表达）
- 学习 CRISPR 相关 AI 应用（DeepCRISPR, PrimeDesign）
📚 推荐资源
- 论文：《DeepSEA》、《Enformer》、《AlphaMissense》
- 工具：Jupyter Lab、Colab、PyTorch Lightning
- 视频：YouTube – Deep Learning for Genomics Playlist (Harvard)
🧪 实践项目
- 在公开数据上复现 Enformer 的简单任务（预测 gene expression）
- 训练一个小模型预测突变是否为“致病型”
阶段 4（第 7–9 个月）🧩 数据整合与自动化管线
目标：把生物信息分析流程自动化，结合数据库与AI推理。
🎯 任务清单
- 学习生信工作流系统：Nextflow、Snakemake、WDL
- 熟悉 Docker、Conda 环境管理
- 构建一个小型“基因变异数据库”
- 结合 AI 模型进行预测并展示结果（Flask / Streamlit / Dash）
📚 推荐资源
🧪 实践项目
- 建立一个自动 pipeline：下载 FASTQ → 变异检测 → 模型预测 → 存数据库
- 用 Streamlit 建立结果可视化 dashboard
阶段 5（第 10–12 个月）🚀 自由研究项目 & 作品集建设
目标：拥有至少一个完整研究成果或开源项目，可展示或发表。
🎯 任务清单
- 选择 1–2 个方向深入：
- AI 预测突变功能（variant effect prediction）
- 多组学数据整合分析（multi-omics integration）
- AI 辅助 CRISPR 设计平台
- 把项目托管到 GitHub（含 README、数据、Notebook）
- 撰写 Medium / 博客技术笔记
- 参与社区（bioRxiv、Reddit r/bioinformatics、OpenBio）
📚 推荐资源
- bioRxiv 预印本平台
- Papers with Code – Genomics
- OpenBioinformatics.org
🧪 实践项目（建议选一个做深）
| 项目类型 | 示例 |
|---|---|
| 🧬 AI 模型 | 预测致病突变概率的 Transformer 模型 |
| 📊 数据库 | 建立 MySQL/Postgres “GeneVariantDB” 并带可视化接口 |
| 🔧 工具 | CRISPR 设计推荐系统（输入序列→AI预测最优 guide） |
| 📑 学术 | 整理项目结果并投 bioRxiv / ResearchGate |
🌱 附加建议
| 主题 | 建议 |
|---|---|
| 代码展示 | 把所有 Notebook 整理成 GitHub Portfolio |
| 合作机会 | 主动联系 NUS / A*STAR 实验室合作，展示成果 |
| AI 论文复现经验 | 参加 Kaggle / DREAM Challenge 比赛 |
| 简历方向 | “Bioinformatics Software Engineer” 或 “AI Genomics Researcher” |
🔗 一键资源合集
| 类别 | 资源 |
|---|---|
| 公开基因数据 | 1000 Genomes, GEO, TCGA |
| 教程 | Genomic Data Science (Coursera), AI for Medicine |
| 工具 | Bioconda, Nextflow, DeepVariant |
| 社区 | r/bioinformatics, OpenBioinformatics |
| 可视化 | Streamlit, Plotly Dash |
🎯 最终成果（12个月后你将具备）：
- 能独立分析和建模基因数据；
- 能编写自动化分析 pipeline；
- 能复现论文级 AI 模型；
- 拥有 1–2 个高质量开源作品；
- 能与实验室或生物公司直接合作或应聘。