用Deepseek制定学习生信的学习计划，懂行的大佬给看下现不现实？

利用deepseek制定学习计划，从0开始学习生物信息学，向AI生物信息方向发展，今后希望可以按照这个计划坚持下来，看最后结果是怎样，懂行的大佬给看下这个计划可不可行？

Jachinx

997人浏览 · 2025-02-09 23:46:20

Jachinx · 2025-02-09 23:46:20 发布

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文章目录

前言
一、用deepseek-r1制定学习计划？
二、使用步骤
总结

前言

利用deepseek制定学习计划，从0开始学习生物信息学，向AI生物信息方向发展，今后希望可以按照这个计划坚持下来，看最后结果是怎样。

一、用deepseek-r1制定学习计划？

提示词1：我本科是XX专业，硕士是林木遗传育种方向，主攻课题为基因定位，毕业后在市政绿化行业工作两年，目前已离职，目前想向AI行业或者机器人行业转行，请问有什么好的建议和规划吗?
提示词2：我计划用4周的时间，达到可以胜任生命科技公司AI部门(如华大基因、药明康德AI部门)的工作能力，请帮我列出详细的学习计划，并做成表格

二、使用步骤

1.提示词1后deepseek给出的回答：

根据你的背景和转行目标,以下是分阶段的详细规划建议:

一、核心优势定位

复合型知识结构:生物信息学(基因定位)+ 环境工程(市政绿化)+ AI/机器人
差异化竞争力:聚焦「生命科学×智能科技」交叉领域
可迁移技能:实验设计、数据分析、统计学应用、项目管理
二、AI领域转行路径
阶段1:基础建设(3-6个月)

编程基础:Python(NumPy/Pandas)+ SQL + Linux
数学补强:重点突破概率统计与线性代数
机器学习:吴恩达课程+《Hands-On ML》+ Kaggle入门
阶段2:垂直领域突破

生物信息学方向:
掌握Biopython/BCL等工具
参与基因组数据分析项目
学习AlphaFold等AI制药前沿
智慧农业方向:
研究精准农业中的CV应用
探索植物表型组学AI分析
开发生长预测模型
阶段3:实战验证

开发植物病害识别系统(CV应用)
构建基因型-表型预测模型
参加Kaggle生物数据竞赛
三、机器人领域转行路径
阶段1:知识重构(4-8个月)

基础课:自动控制原理+ROS系统
硬件基础:Arduino/树莓派开发
核心技能:SLAM导航+OpenCV
阶段2:场景化专精

农业机器人方向:
研究自动嫁接机器人
开发智能喷药系统
设计苗圃巡检机器人
生态机器人方向:
城市绿化监测无人机
自动修剪机器人
土壤分析机器人
阶段3:项目沉淀

搭建自动灌溉原型系统
改造开源农业机器人项目
参加RoboMaster等赛事
四、求职策略

目标企业类型:

生命科技公司(华大基因、药明康德AI部门)
农业科技企业(极飞科技、大疆农业)
智慧城市解决方案商
科研院所交叉学科组
简历优化重点:

突出多学科交叉背景
量化市政绿化项目成果
展示自主学习能力(GitHub/技术博客)
过渡期建议:

争取生物信息分析岗位作为跳板
参与智慧农业初创公司项目
报考农业/林业院校AI相关在职博士
五、风险控制

建立「双线发展」模式:保持原有领域深度同时拓展技术宽度
考取权威认证:AWS机器学习认证/NVIDIA DLI证书
加入垂直社群:AgFunder/农业机器人开发者联盟
建议优先考虑AI在生命科学领域的应用方向,你的基因研究背景可产生独特优势。当前农业AI人才缺口达67%(2023年工信部数据),且存在专业壁垒,是理想的转行切入点。初期可瞄准智慧农业企业的算法工程师岗位,逐步向核心AI岗位过渡。

2.提示词2deepseek给出的回答

学习计划总表(4周速成)
周数学习模块每日安排(6-8小时) 关键目标
Week 1 编程基础+生物数据处理上午:Python语法+NumPy/Pandas (3h)
下午:生物数据格式处理实战 (3h) 掌握VCF/FASTQ文件解析
完成GWAS基础分析
Week 2 机器学习+基因组学应用上午:监督学习算法 (2h)
下午:生物特征选择实战 (4h) 实现SNP特征筛选模型
掌握SHAP值解释
Week 3 深度学习+蛋白质预测上午:PyTorch框架 (3h)
下午:AlphaFold复现 (3h) 搭建简易蛋白质结构预测模型
理解Attention机制
Week 4 项目集成+求职准备上午:端到端项目开发 (4h)
下午:技术文档编写+模拟面试 (2h) 完成基因型-表型预测系统
GitHub项目页+技术博客
详细每日计划表
Week 1: 编程基础+生物数据处理
日期上午任务 (3h) 下午任务 (3h) 实践成果
D1 Python基础语法
-《Python Crash Course》第1-5章 Jupyter环境配置
NumPy数组操作练习提交BMI计算器代码
D2 Pandas数据处理

数据清洗/合并/分组聚合解析FASTA文件
统计GC含量生成物种GC含量分析报告
D3 Biopython实战
处理GenBank格式数据 VCF文件解析
使用PyVCF库筛选SNP 完成致病突变筛选脚本
D4 Linux基础
命令行操作
批量处理测序文件 Bash脚本编写
自动化数据预处理创建NGS数据清洗Pipeline
D5 SQL基础
查询基因数据库
(ENSEMBL/NCBI) 构建本地基因数据库
MySQL表设计存储100个植物基因数据
D6 统计学强化
假设检验
曼哈顿图绘制 GWAS全基因组关联分析实战发现3个显著关联位点
D7 知识整合
复盘代码
GitHub仓库初始化开发基因序列分析工具包 GitHub首个生物信息工具库
Week 2: 机器学习+基因组学应用
日期上午任务 (2h) 下午任务 (4h) 实践成果
D8 监督学习基础
吴恩达ML课程W1-W3 Scikit-learn实现
决策树预测疾病风险糖尿病风险预测模型(AUC>0.7)
D9 特征工程
SNP数据编码
(One-hot/Embedding) 使用PLINK进行特征筛选
LASSO回归实战筛选出50个关键SNP位点
D10 集成学习
Random Forest
XGBoost 构建多基因风险评分模型模型准确率提升15%
D11 模型解释
SHAP/LIME原理可视化基因特征重要性生成特征贡献力热力图
D12 无监督学习
PCA/t-SNE 群体遗传结构分析发现3个亚群分类
D13 深度学习入门
全连接网络搭建 PyTorch实现
基因表达量预测 RMSE<0.3的预测模型
D14 知识整合
优化模型
撰写技术文档部署模型到Flask API 可访问的疾病风险预测API
Week 3: 深度学习+蛋白质预测
日期上午任务 (3h) 下午任务 (3h) 实践成果
D15 PyTorch进阶
自动微分
自定义层实现CNN分类
蛋白质二级结构预测准确率>65%的预测模型
D16 序列模型
LSTM/GRU 基因序列编码预测
(如启动子识别) 构建promoter识别器
D17 Attention机制
Transformer架构复现Geneformer部分功能实现基因表达调控预测
D18 AlphaFold解析
多序列比对(MSA)
结构评估使用ColabFold预测小蛋白结构生成3D结构PDB文件
D19 图神经网络
GAT/GCN 构建PPI(蛋白质互作)网络预测10组已知互作关系
D20 模型压缩
量化/剪枝优化部署基因检测模型模型体积缩小50%
D21 知识整合
模型对比实验
技术博客写作录制模型演示视频发布Medium技术文章
Week 4: 项目集成+求职准备
日期上午任务 (4h) 下午任务 (2h) 实践成果
D22 端到端项目开发
植物抗病基因筛选系统编写单元测试
优化代码结构完整项目文档
D23 部署优化
Docker容器化
AWS/GCP云端部署压力测试
性能监控可访问的Web应用
D24 生物竞赛实战
Kaggle开放式创新挑战基因组数据挖掘进入比赛前30%
D25 简历重构
STAR法则描述项目
量化成果 LinkedIn档案优化
添加技术关键词获得10+技术人脉
D26 模拟面试
刷LeetCode生物信息题库行为面试准备
故事线梳理完成30道高频题
D27 技术演讲准备
制作项目PPT 录制5分钟演示视频上传YouTube/Vimeo
D28 最终复盘
GitHub页面美化
技术博客SEO优化申请岗位
华大基因/药明康德/Illumina 提交3家目标企业申请
关键学习资源
编程基础