如何快速自学生物信息学

作者: 白墨石 | 来源:发表于2019-11-18 09:15 被阅读0次

    为了不让大家再走我之前自学生信时候踩过的坑,走过的弯路,将一些比较重要的入门书籍,网站和后续的学习渠道总结如下,供大家参考。

    目录

    • 统计学
    • 系统操作
    • 编程语言
    • 生物学
    • 学习渠道

    统计学

    系统操作

    • 鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇

      生信的大部分软件和分析流程都需要依靠服务器来做,因此避免不了Linux的使用。开始学习不用背全部命令,常用命令和参数输入多遍就会记住,如果对某个命令想深入学习,可以将这本书翻开看看。

    • 鸟哥的Linux私房菜:服务器架设篇

      如果今后不涉及数据库设计或其他运维工作,这本书可以不看,只做了解。

    编程语言

    • R语言实战

      R语言是目前生信数据处理的主要编程语言,涵盖大量的包来处理不同的生信需求,因此对于R语言的学习必不可少。

    • ggplot2:数据分析与图形艺术

      某种意义上讲,R吸引人们使用它的重要原因就是这个包的存在。它提供了大量的可设置的可视化操作方式,几乎可以绘制出任何用户想绘制的图形。

      下面是利用ggplot2绘制的图形

    • 廖雪峰 Python 教程

      网站简洁大方,教程附带大量例子,可以使新手快速进入python的学习中。

      网址:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400

    • Python基础教程

      Python 同样逐步进入生信领域,包括Pandas,Matlibplot,Biopython等库都可以方便的执行生信分析任务。同样,也包含一些机器学习包,可以用于生物信息学的工作中。

    • Biopython 包

      一般生信分析脚本的工具集。包括核酸序列处理,NCBI,UniProt数据库操作等其他常用的生信工具。

      中文教程:https://biopython-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest

      英文教程:http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html

      GitHub:https://github.com/biopython/biopython

    • pandas 包

      用于分析结构化数据的python包,包括对数据去空值,统计值计算,添加,删除,插入,修改,提取等等操作。由于底层基于C,所以可以处理大型文件而且具有很快的分析速度。

      英文教程:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

    • Matlibplot 包

      其实就是在python环境中的MATLAB (科学制图里大神级的软件),而且和它语法结构和用法大致相同。

      相当于上边提到的ggplot2,只是一个运行与R环境一个是Python环境里的可视化工具包,这两款看个人喜好来学习一个,另一个了解就好。

      英文教程:https://matplotlib.org/

    生物学

    • 细胞生物学,翟中和

      当年考试时候用的书,对涉及的细胞的知识做了全方位的解释。

    • 分子生物学,朱玉贤

      当年考试时候用的书,对这本书的理解,关系都后面对生信分析的理解。比如在数据分析中的基因组比对,转录本定量,单位点突变分析,测序里的接头,UMI,Barcode等等一些概念的理解。

    • **基因X,Lewin **

      包含大量的文字和精美的配图来极致详尽的解释生物学过程,唯一的缺点就是太厚。

    学习渠道(单纯好用,不是广告)

    • Rosalind

      网址:http://rosalind.info/problems/locations/

      通过编程来生物信息学实战的英文网站,提供了大量的试题,用户能在线提交来完成。

      在正确提交后,可以通过评论来看世界各地的人们对同一道题的不同解法。

    • 生信菜鸟团

      公众号,适合生信初学者,包括常用软件,格式,流程的教程,主要由文献推荐,帮助新手快速进入生信状态。

    • 生信技能树

      包含论坛和公众号,有高质量的推文,包括生信分析的方法,软件教程,生信会议信息,还有彩蛋和吐槽推文。

    • 生信人

      公众号,生信文献的推文,研究方法的教程

    • 宏基因组

      公众号,主要发微生物方面的推文,也包含生信分析的教程

    一些有趣的实操项目


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