Computational biology

Materials

推荐书籍：Bioinformatics Data Skills

配套笔记参考：https://blog.csdn.net/weixin_42953727
https://www.jianshu.com/p/c63ef4221166
还可以参考生信菜鸟团的全部专题链接
http://www.360doc.com/content/18/0917/22/19913717_787505147.shtml
书籍的配套资料可以在GitHub上获取：https://github.com/vsbuffalo/bds-files

非常好的实战课程：

基础：Bioconductor for Genomic Data Science:http://kasperdanielhansen.github.io/genbioconductor/ Bioconductor入门级熟悉常用对象和操作
涉及HMM：A little book for bioinformatics:http://a-little-book-of-r-for-bioinformatics.readthedocs.io/en/latest/index.html
哈佛大学生物信息学家整理资源：https://github.com/crazyhottommy/getting-started-with-genomics-tools-and-resources非常重要！！！这个大神很多资料都很实用

linux基础：

网络安全+运维教程之linux入门到精通（上部分）https://www.bilibili.com/video/av22025899?from=search&seid=15212897230842667810
网络安全+运维教程之linux入门到精通（下部分）https://www.bilibili.com/video/av22588048?p=24
CMD命令/DOS命令学习，感兴趣的可以比较一下dos和linux命令的区别，加深理解https://www.bilibili.com/video/av66315335?p=2

linux生信专栏：

A Bioinformatician's UNIX Toolbox：http://lh3lh3.users.sourceforge.net/biounix.shtml#xargs
Linux command line exercises for NGS data processing：http://userweb.eng.gla.ac.uk/umer.ijaz/bioinformatics/linux.html
The Unix Workbench: https://seankross.com/the-unix-workbench/index.html

The biomaRt users guide：http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/biomaRt/inst/doc/biomaRt.html#introduction
biomaRt是非常好的R包，值得深入探究

Bioimformatics Journal:https://academic.oup.com/bioinformatics

Beginner's Handbook of Next Generation Sequencing：https://genohub.com/next-generation-sequencing-handbook/ 非常好的NGS项目指导

HarvardX Biomedical Data Science Open OnlineTraining:http://rafalab.github.io/pages/harvardx.html
everything can be found here:http://genomicsclass.github.io/book/我觉得这个是比较全面的，而且我喜欢这种可以直接上手的操作

Statistical Modeling of High Dimensional Counts：https://mikelove.github.io/counts-model/quantification.html主要是关于RNA-seq的下游分析

计算生物学与生物信息学nature专栏：http://www.nature.com/subjects/computational-biology-and-bioinformatics帮你快速入门这方面的领域

R语言专栏：

Advanced R：https://adv-r.hadley.nz/这本书会对让你对R有更深入的理解，比如R代码的内存分配原理，面向对象机制等，同时里面也会提到很多R参考资料

Advanced R Solutions：https://advanced-r-solutions.rbind.io/对应上面那本书习题答案

Advanced Statistical Computing：https://bookdown.org/rdpeng/advstatcomp/这本书比较难，建议先掌握机器学习基本概念

还是哈佛的生信资源，适合宅家：https://github.com/harvardinformatics/learning-bioinformatics-at-home