生信完全入门线路图及资源大全

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成为一个合格的生信工程师必经之路

6大基础知识的掌握

首先你需要了解一些测序基础知识，生物学基础知识，这个主要靠自己看，还有平时多积累。

在生信技能树论坛上面我列了一下，需要自行花时间自学，遇到不懂的名词多搜索，多熟记。对应我们生信技能树的论坛版块是： 生信技能树»生信技能树›生信基础›测序原理-数据格式-数据库

然后你需要掌握一门编程语言，可以从<http://www.biotrainee.com/forum-90-1.html> 里面的题目开始，当然你需要先来一些简单，你先看这个，<http://www.biotrainee.com/thread-834-1-1.html> 编程学会怎么着也得两三个月了。对应我们生信技能树的论坛版块是：生信技能树›互动作业›脚本能力实践›生信人必练的200个数据处理任务

如果是linux，不妨看看实验楼的练习：

1. 全部课程 — >Linux， 新手入门， 计算机专业课 — > Linux 基础入门（新版）

也可以跟着视频来练习，如果你实在是需要，这里推荐业界马哥的视频教程，链接: <https://pan.baidu.com/s/1slukNwT> 密码: xyq9

这些基础掌握的七七八八了，就可以开始NGS组学之旅了。

NGS组学技术的掌握

首先看 5 篇综述并翻译，涵盖主流的5个NGS组学技术：WES/RNA-seq/CHIP-seq/miRNA-seq/lncRNA-seq

• Practical Guidelines for the Comprehensive Analysis of ChIP-seq Data : <http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3828144/>
• A survey of tools for variant analysis of next-generation genome sequencing data : <http://bib.oxfordjournals.org/content/15/2/256.short>
• A survey of best practices for RNA-seq data analysis : <http://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-016-0881-8>
• Online resources for miRNA analysis : <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009912013000994>
• Long non-coding RNA discovery pipeline : <http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0025915>

对应这些组学的PPT也需要自行搜索后浏览，掌握概念，原理。

然后看5篇测序数据分析例子：

• miRNA-seq ： RNA expression profiling of human iPSC-derived cardiomyocytes in a cardiac hypertrophy model. : <http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0108051>
• CHIP-seq ： CARM1 Methylates Chromatin Remodeling Factor BAF155 to Enhance Tumor Progression and Metastasis <http://www.cell.com/cancer-cell/abstract/S1535-6108(13)00536-9>
• WES : Clinical Whole-Exome Sequencing for the Diagnosis of Mendelian Disorders <http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1306555#t=article>
• LncRNA： Integration of Genome-wide Approaches Identifies lncRNAs of Adult Neural Stem Cells and Their Progeny In Vivo <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1934590913000982>
• RNA-seq: RNA-Seq Transcriptome Profiling Identifies CRISPLD2 as a Glucocorticoid Responsive Gene that Modulates Cytokine Function in Airway Smooth Muscle Cells

然后看5篇芯片数据分析例子：lncRNA : <http://pubmedcentralcanada.ca/pmcc/articles/PMC3691033/> ，我就不继续罗列了。

转录组流程

https://f1000research.com/articles/4-1070/v1

https://f1000research.com/articles/5-1438/v1

https://www.bioconductor.org/help/workflows/rnaseqGene/

当然，实践这些项目你肯定是需要流程，代码，在我的github里面已经有了，但是你需要掌握了linux，软件安装等等，才能看懂。我的github地址是: https://github.com/jmzeng1314/NGS-pipeline

等你实践经验足够了，你会发现它们本质上都只是数据处理而已，你可以看我以前录制好的总结视频：有参组学(全基因组，全外显子组学，转录组学，表观)的几个NGS测序数据分析的表现形式的异同点，视频见腾讯课堂：https://biotree.ke.qq.com/ 敬请关注。

当然，我的视频还有很多，如果你感兴趣，可以自行按需下载：我做博客3年来录制的所有免费视频, 因为百度云总是禁止我分享，所以我会慢慢转移到腾讯课堂：https://biotree.ke.qq.com/ 敬请关注。

我还在论坛上面收集整理了很多NGS组学实践项目，欢迎大家前去练习，http://www.biotrainee.com/forum-108-1.html， 这个取决于你的悟性了。

但是如果要真正步入生信的殿堂，编程其实是少不了的，请继续学下去。

关于R语言

知道什么是R语言，了解基本语法，Rstudio编辑器，读写文件，跟Excel的区别，绘图等可视化，生物信息学相关的bioconductor系列包。

首先下载R语言打印版的 cheatsheet， 链接:<http://pan.baidu.com/s/1nv5Oulb> 密码:4tsn 放在办公桌，或者枕头边上，随时浏览记忆。然后这里有一个网络视频教程，链接:<https://pan.baidu.com/s/1slbPogX> 密码:ga9x 是数据分析与R语言视频教程+课件 请务必抽时间听完，一步步跟着操作学习，可以保证你R语言能入门。

上面的链接可能会被百度云封锁，看看这个：链接:https://pan.baidu.com/s/1bptknXt 密码:7tmg 生信入门(包括史上最全R语言资料合集，北大的生物信息学公开课等) 浏览器打开，选择感兴趣有需要的资料下载即可

如果所有的链接都失效了，你试试看百度云搜索功能，也许可以找到我们新的分享。

尤为注意的是，初学者千万不要钻牛角尖，而是要广泛涉猎，牢记基础，应用加实践，其背后的计算机逻辑算法等可以后期再补，而且要时刻记住，学习R语言是为了分析生物信息学数据。

• 约翰•霍普金斯大学的Bioconductor学习课程
• 斯坦福大学的暑期小课程-用bioconductor做统计分析
• a Little Book of R for Bioinformatics!
• 生物学家应该这样学R绘图-视频，数据，代码全公开

一般不建议初学者直接下载 史上最全R语言资料汇总，链接:https://pan.baidu.com/s/1bptknXt 密码:7tmg 里面的资料实在是太多了，初学者很容易迷失在里面。但我还是给大家，毕竟入门之后的提高，还是用得着的。

关于PYTHON

同样的，接下来你应该要开始实践：

生信技能树»生信技能树›互动作业›脚本能力实践›生信编程实战5个月传送门~~~

需要自己跟着一套视频来一步步练习，这里推荐 炼数成金的python课程 链接: <https://pan.baidu.com/s/1bo9WmvX> 密码: di8q

小成境界

我大概总结了一下：

生信小成

• 生信菜鸟团 http://www.bio-info-trainee.com/
• 我们的论坛：生信技能树 http://www.biotrainee.com/thread-1376-1-1.html
• 我们的VIP社区：https://vip.biotrainee.com/d/311-
• 我们的微信公众号: https://mp.weixin.qq.com/s/egAnRfr3etccU_RsN-zIlg
• 我们的知识星球: https://t.zsxq.com/VjmQZNn
• 我们的腾讯课堂： https://biotree.ke.qq.com/