生物信息学可以是具有挑战性但令人兴奋的领域。它为研究生物学中的复杂问题提供了强大的工具和方法。如果您有足够的兴趣和决心，学习和掌握生物信息学是完全可行的。最重要的是，不断学习和实践，逐渐积累经验和技能。虽然它确实有一定的挑战性，但是否生物信息学的掌握很难主要取决于个体的兴趣、学习方法、背景知识和目标。以下是关于生物信息学的一些考虑因素：
- 兴趣和动机： 如果您对生物学和计算科学都有浓厚的兴趣，并且对研究生物学中的大数据和基因组学问题感兴趣，那么生物信息学可能会变得更加吸引人。动机和兴趣是学习生物信息学的重要驱动力。
- 背景知识： 生物信息学需要一定的生物学和计算科学知识。如果您已经具备这方面的知识，学习起来可能会更容易。但即使没有背景知识，也可以逐步学习和积累所需的技能。
- 学习方法： 学习生物信息学需要耐心和持之以恒的精神。您可以通过参加在线课程、阅读教材、观看教学视频以及实际的实验和项目来积累经验。选择适合您学习风格的方法非常重要。
- 资源和工具： 生物信息学领域有许多开源工具和资源可供使用，这些工具可以大大简化数据分析过程。了解如何使用这些工具对于解决生物学问题至关重要。
- 不断发展的领域： 生物信息学是一个不断发展和演变的领域，新的技术和方法不断涌现。因此，学习生物信息学也需要不断跟进最新的研究和发展。
如果说是十年前，从零开始掌握生物信息学的最基础操作范式，比如转录组测序数据分析，确实是会非常难。因为那个时候一个普通的bulk转录组测序都得大几千甚至过万才能弄一个样品，有点类似于五年前的单细胞转录组，算是科研领域的“高富帅”产品，而且因为是新鲜出炉的技术，所以相关教程是少得可怜。而且十年前压根就没有现在这样的“百花齐放”的自媒体教程平台，想完整的操作一次测序数据分析的实战，不仅仅是测序经费的燃烧，还需要有计算机资源的支持，以及仅仅是在北上广深杭等地区才有的线下培训！但是这些年一直都是这些基础啊
也就是说十年前大家想从零开始掌握生物信息学的最基础操作范式确实会很难，但是过去的这十年确实是咱们生物信息学华语社区蓬勃发展的时光，得益于微信公众号的传播手段。你看看国外仅有的seqanswer和biostar论坛的流量下滑有多严重，欧美地区基本上没有什么生物信息学基础数据处理交流渠道。
而且生物信息学基础数据处理其实这些年都是同样的入门策略啊，就是首先加强计算机基础知识的打磨，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：
- 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》
- 《生信分析人员如何系统入门Linux(2019更新版)》
然后依托于计算机基础，很快就可以完成转录组测序数据分析上下游，以及单细胞转录组数据分析。完成了这个过程就代表大家从零开始掌握生物信息学的最基础操作范式啦，至于其它多组学，或者空间单细胞等前沿技术，无非就是看文档摸索而已。找找自己的原因？
是不是家庭琐事耗费了太多时间精力呢？
学生信应该是要趁早，人生的每个阶段都有自己的难处，综合对比来看确实是越早接触生物信息学数据分析越容易学进去。当然了，如果你不是生命科学领域从业者，忽略上面的忠告（学生信应该是要趁早）。。。
如果不是真正的而且纯粹的兴趣请不要从事生命科学领域，如果倒霉的选择了生命科学那就抓住一切机会越早开始生物信息学数据分析越好，没有数据分析的生命科学就是封建迷信，这样的糟粕被社会淘汰其实是早晚的事情而已！