1. 编程语言：Python、R、Java、Perl等常用于生物信息分析的编程语言。
2. 数据库技术：对MySQL、MongoDB等数据库的使用和管理。
3. 统计分析：如高级统计学，假设检验，回归分析等。
4. 生物信息学相关工具和软件：例如BLAST、BioPython、Bioconductor等。
5. 生物学基础知识：理解分子生物学、基因组学、蛋白质学等相关知识。
6. 大数据处理：如使用Hadoop和Spark处理大规模数据集。
7. 机器学习：有时可能会用到机器学习算法来分析和解释生物信息数据。
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