需要。首先生物信息學也是計算機相關學科。凡是和編程和算法相關的專業，我覺得C語言是基礎，是必須要學壹學的。C語言能教給妳的最重要的事情，就是讓妳對“計算機計算”這件事情有壹個不錯的了解。對計算機能做的事情充分掌握。當然這些東西通過學習計算理論、計算機系統結構、算法導論等課程都能掌握，聽起來也沒有什麽非學C的必要。不過使用C/C++編程的時候對這些的親身體會更為重要壹些。如果妳自己覺得自己是非計算機的，比如本科是生物或者醫學出身的。算法和程序不需要了解太深，那麽不學C也是可以的。相對的，妳也只能處在底層的利用別人的工具分析的階段，壹旦這些工具中出什麽問題或者想針對自己的需求修改這些工具的結果就很困難了。再加上數據挖掘、機器學習其實離生物信息學並不是那麽遠。而且只會C/C++肯定是不行的，選擇方便自己的工具也是很重要的。C/C++也只是工具的壹種。在統計分析方面R就很方便。如果想自己做神經網絡結構的話，python也很好用。不過到了實用的方面，妳做的東西走向產品化。C++就變得非常重要了。C++經常被使用在需要效率的地方，而生物信息學不少方面的數據處理的數據量並不小。我自己就重構過壹個關於DNA數據分析的python->C++的優化，目的就是提高效率，結果是快了約1000倍。現在看到有些人為了繼續提高效率都開始上FPGA了。所以做生物信息不需要關註效率可能是個偽命題。當然妳說不會C/C++影不影響出研究成果，我覺得基本是不影響的。研究還是點子更重要。