1. 统计入门
作为生信的入门课程，统计学的学习比想象的更为重要
《医学统计学（第三版）》李晓松主编，看完前几章的基础部分，可以搭配《白话统计》一起看，完成统计学入门。
2. 计算机入门
（1）懂得基础的计算机知识，内存，cpu都是干什么的之类比较基础的知识。
（2）学会科学上网，有效的检索能力，参考我的博文 科研工作者如何合理使用谷歌浏览器
（3）基础的软件安装，合理的文件管理，环境变量的配置等基本操作，不会什么查什么
3. 生物信息学入门
（1） linux基本操作
掌握基础的命令，不会什么查什么，用的多了，慢慢的积累的就足够用了 ，可以参考我的文集 https://www.jianshu.com/nb/44780197
（2）Linux文本处理能力
这里需要掌握的是awk,sed,grep,被称为Linux文本处理三剑客的东西，基础的操作学会，后面还是需要什么查什么。
Linux.png
（3）掌握一门语言用于分析数据和可视化
这里对于普通的生信人员来说掌握 R 语言作为优先选项，其次可以学习 python 。但是随着在线平台的开发，现在很多网站都可以直接丢数据，然后直接出结果，如果不是往生信方向发展，感觉可以直接借助在线网站去做可视化，或者其他数据分析。相信以后肯定会有越来越多的网站，而且个性化操作也会越来越多，对于普通的湿实验人员来说是个好事情。
R 语言学习需要的参考书：
R for Beginners
R 数据科学
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分享一些好用的可视化作图网站：
进化树作图网站—itol
Cytoscape: An Open Source Platform for Complex Network Analysis and Visualization
蛋白互作网络图_string
OmicShare Tools - 基迪奥生物信息绘图云平台
悟空：快速查看与分析数据云平台
还有很多网站可以，可以自行探索或者搜索，以上平台可以解决普通生信所需的绝大多数图
4. 复原一篇文章
用自己的电脑子系统构建生物信息学环境-1（Win10 Linux子系统的安装），或者一些云服务器或者自己的服务器尝试跑通一个流程。初学者基本都选择RNAseq流程，这里可以跟着视频网站学习，生信技能树，孟浩巍大佬（b站—鲮鱼不会飞,知乎平台—高通量测序专栏（可以学习里面的基础知识，有个一百问，虽然没有更完，但是前面讲了很多的基础知识很受用）），还有基因课张旭东老师的课，选择一个认真听下去，跟着复原每一步操作，理解每一步的目的。我跟的是孟浩巍大佬的课程，然后自己也做了笔记。学习课程每个人有每个人的讲课风格，找到合适的那个听下去就行，很多知识都是大同小异。学习期间涉及的知识需要自行检索的及时检索做好笔记（建议做电子笔记，有道云笔记，语雀等选一个用就行，如果想分享就用简书、CSDN等都可以，建议掌握 Markdown 语法，并不难，可以做出想要的笔记效果）。
完整转录组RNAseq分析流程（tophat2+cufflink+cuffdiff）
RNAseq 分析后 R 结果可视化volcano plot和heatmap（火山图和热图）
GO，KEGG，DO 富集分析
5. 小结语
这里只是作为一个同样是刚刚走上生信道路的小白的学习路径，可能会不断有新的更新或者其他感悟，目前就是这样。一年多的研究生生涯走来发现在这条路上能碰到贵人是你的荣幸，碰不到也没关系，最终很多是的事情还是需要靠自己去完成，很难找得到愿意无私奉献去帮助你的人。学习道路上尽管也走了一些弯路，尽管还是要干很多实验室的杂活，还有一些湿实验和一些生产实验，但是会一直抽出时间去学习，学习进程虽然缓慢（一些和我同时学习的同学已经走的很远很远），实验的方向也不清晰，或许人生的道路也是如此，落后与模糊。但是希望就像电影回到未来的台词那样Where we're going we don't need roads，我们的未来也是不需要沿着别人的路去走，自己也能走出一片天地。
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