次世代シーケンサーのデータ解析に用いるプログラミング言語

どれでも一緒という最終結論をご自分で感じておられるので、
元SEの立場からそれぞれの言語に感じた印象を書きます。

まず、日本国内で習得が容易なのはrubyかと思います。
これでもかというくらい、日本語ドキュメントがあります。
ただ、実行速度が遅いので、最終的にはperlやc++で書きなおすことも多々あります。
pythonは、これで書かれているバイオインフォマティクスツールも多く価値があるかと思います。
例えばある時期の、ERANGEはこれが理解出来ていないと、
オリジナルソースのsqlite3の使い方の悪さから生じる
もっさり動作を修正できなかったりします。
とは言っても、深く使えなくても修正は十分できますので、
本気で習得しなくてもいいのかも知れません。
perlは、高速ですし、これで書かれたツールも多く、習得して損はない言語だと思います。
ただ、よく言われる可読性の低さもありますので、両天秤で判断されればいいかと思います。
JAVAは候補の中に入っていないようですが、
バイオインフォマティクスで使う場合は概して実行速度はC++と変わりません。
クラスやらオブジェクトの概念を必死に覚えさせようというテキストが多いので
必要以上に遠回りをすることになるかも知れませんが……。

>最終的には一つの言語を深く使えること
これ自体、どのような経緯で至られたのかは分かりませんし、
参考程度に下記の意見は捉えていただければと思いますが……。
バイオインフォマティクスの世界では、
ツールの開発自体に踏み込むのでなければ、
perlにしろ、pythonにしろ、rubyにしろ、
ひと通り使えるレベルの先に、
それほど意味があるようには思えません。
既存のバイオツールのスクリプトを読んで、
動作を追いかけられるレベルに到達さえすれば、
そこから先は、「お好み」あるいは「用途に適した言語」でいいのではないでしょうか。
個人的にはc++とpythonとJAVAが使いこなせれば、
豊富なツールやライブラリを利用できるので、色々楽かと思います。
とっかかりやすい言語を深く学んで、
必要に応じて広く浅く学ぶのがいいかなと思います。