如何自学生物信息学

⑴ 求自学生物信息学相关的课程

我现在在读生物信息学的博士，
编程语言十分推荐 python，非常易学易用。
统计学课程很重要，经典的统计检验，概率论，统计建模等
统计学编程语言推荐R

欢迎到我的博客看看，生物信息，python，R，linux相关
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我很少上Q

⑵ 如何自学生物信息学

一、计算机基础，需要看三本书，一步步的学会学通，不需要刻意去找哪个书，一般linux是鸟哥私房菜，perl是小骆驼咯，R是R in action，但是看一本书只能入门，真正想成为菜鸟，必须每个要看五本书以上！我云盘里面有这基本上的高清打印版，大家可以去淘宝打印一下才几十块钱还包邮，对书比较讲究的也可以买正版，也不过是一百多块钱而已！

二、生信基础知识，测序方面，在网络文库找十几篇一代二代三代测序仪资料仔细研读，然后去优酷下载各大主流测序仪的动画讲解，再看看陈巍学基因的讲解；数据库先看看三大主流数据库——NCBI,ENSEMBL,UCSC，还有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同样也是网络文库自己搜索资料，但是这次需要自己去官网一个个页面点击看，一个个翻译成中文理解吃透；数据格式讲起了就多了，这个主要是在项目流程中慢慢学，或者你有机会去上课，不然你看来也是立马忘记的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等。

三、生信研究领域，各个领域主要是软件繁多，合起来常用的估计有上百个软件了，一般只有从业五六年以上的人才有可能把它们全部用过一遍，而且这也完全需要项目来训练，而不能仅仅是看看软件手册，但是研究领域最重要的是背后的原理，需要看各大牛的综述。

a) 生信基础软件(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)。

b) snp-calling相关软件（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）。

c) 基因组相关软件（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）。

d) 转录组相关软件（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）。

四、生信应用领域，讲这一块其实已经脱离了生信菜鸟的解释范围了，主要是想说社会上为什么需要搞生信的人才，全是因为在肿瘤筛查，产前诊断，流行病学，个性化医疗等领域有所应用，可以造福人类！这方面政策不确定，产业不定型，所以也这绝对是蓝海，但是也绝对不会有现成的资料直接培训人才，我们必须关注各种微信公众号，逛各种测序，医学相关论坛，紧跟业界精英的脚本，同时追着大牛的文献阅读，如此这般才能保住菜鸟的身份！

⑶ 自学生物信息学是种怎样的体验

应该是生物类里面就业最好的了，虽然也是不怎么能看，不过其他生物类更是不行，完全渣。本行就是做生物信息的工作，分析基因组，疾病之类，把数据和生物联系起来，虽然现在还没发展好，不过几年以后应该还是有一定前景的。编程能力好的也可以做程序员去IT或者通信，不过生信不太强调编程能力，主要是生物概念和软件，所以要自学一些。

⑷ 请教如何学习生物信息学

首先得了解生物信息学做什么。推荐一本入门的书：《探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学》，这本书基本上把现在用到的生物信息的基本技术讲了一遍。
然后是学会如何应用现有的工具。现在有很多已经写好的工具，只要会看帮助文档，对于解决手头的工作是提供了相当大的帮助。
学习一门语言。python,perl,R,都可以，只要能够帮自己解决问题就好。

⑸ 如何自学生物信息学

第一阶段是基础知识学习，找一本覆盖面广但是又不是很难啃的教材先对生物信息所涉及各个方面有所了解，比如人卫版李霞主编那本《生物信息学》，当然我只是随便举例，这本书很多章节的内容就是直接翻译的网站文档……
第二阶段是一个逐步深入的过程，这个过程中要学会工具的使用。比如编程是学Perl还是Python，现在R也得学了。算法方面最基本的那几个比如Smith-Waterman、Needleman-Wunsch、Dynamic Programming等要了解清楚，结合一些工具比如blast来学习。一些数据库网站也是需要了解清楚的比如NCBI之类的就不用说了，比如很多人都用DAVID来进行生物模式识别分析了当碰到来与你讨论的人时你也要有所了解才行，合理地寻找和利用资源。多看e文书和文档吧，多动手写，一定要动手写。
第三阶段是进行研究，就你个人的兴趣或者你的工作需要选定一个/些领域来研究，进一步学习更多东西，这就学无止境了，HMM啦Bayes啦ANN啦……比如我就对高通量测序和肿瘤遗传学感兴趣那么我就来研究这个。

⑹ 如何自学生物信息学

先说一下自己吧，我硕士读的是细胞生物学，今年4月开始在boss要求下自学perl，打听了下，这本书不错，就买来开始看，等5月份去北京参加公司的培训班时，读了一遍，看了一部分。培训回来，我们的项目就开始做了，9月拿到所有原始数据和分析结果。然后，我对照着公司的分析报告，试着自己走一边分析流程，中间遇到问题，自己解决不了的，就发邮件求助。有几点需要注意：
1. 我能理解你想早些玩儿数据的愿望，但是在这之前，最好要有一个outline.需要知道数据从哪儿来的，怎么产生的?其实就是测序仪的工作原理。然后是数据质量检验，为什么需要数据过滤?接着是reads拼接和组装。总之，要对整个流程有一个认识，而后在学习的过程中，再不断回头对比这个流程，这样才不会有迷失的感觉。[这本书](BioInformatics for High Throughput Sequencing)推荐看一下。
2. 有了基础知识的铺垫，就可以尝试着自己做些练习了，paper上面都会给出他们的数据、原码地址，可以找来自己试试，先看看自己能不能做出一样的效果。当然，这时要是你手里正好有项目，那就更好了。
3. 学生物信息，paper肯定是要跟踪的。这两个网站可以经常看一下：
[homologous](Homologus - Frontier in Bioinformatics) 覆盖生物信息有趣的论文， 算法，以及生物科学问题。这个网站还汇集了很多生物信息领域科学家的博客。再如BGI的主程罗瑞邦， SAMtools、BWA的作者Heng Li都有在这里出现。
[rna-seq Blog](RNA-Seq Blog) 推荐新的论文、工作、培训课程、大型会议等。
如果你是生物背景的，那么计算机方面的知识需要补一下：
- 需要能在linux环境下舒服的工作。比如从源码编译安装软件、PATH配置，再比如舒服地使用google找到问题的答案 :-)
- 学会使用python/perl。比如有的时候运行一个软件老是报错，可能就是因为在一个包含几十万行的文本文件里，有随机的那么几千行的末个位置，多一个冒号，[就像这里](using HTSeq | popucui), 这时候你知道需要怎么做了?
- 学会R。要从一大堆基因里面找出表达水平变化的基因来，需要统计分析和显着检验;而要把我们的数据更直观地展示出来，最好的方式就是图形了吧。这两个需要，R都能满足。当然matlab也是可以的，区别在于R是开源工具。
- 具备了上述技能，那么常用的软件就能用起来了。随着学习的深入，可能你的问题别人也没遇到过，这时候就需要自己动手，要么修改现成的工具，要么自己做一个出来。这时候，除了python/perl，或许还可以学学C/C++/java，或许需要研究下比如BWT、De Bruijn Graph背后的原理。

⑺ 如何自学生物信息学

1，从现有的生物信息学工具开始，要熟悉如何利用先用的软件、网络服务器、数据库等等，为生物研究服务，不要做重复工作，能用现成的就不自己开发。

2，熟悉命令行的操作系统，DOS，Linux，可以编写简单的shell；进而能安装命令行级的程序，跑一些常规的流程。要学习如何寻找和安装软件，这是最重要也是最基本的技能。其实很多问题，如果找到合适的软件包，都是迎刃而解的。

3，熟悉一种简单的脚本语言，个人推荐用python，具体原因可以见我的帖子。在没有现成工具时，或需要数据格式转换时，小的脚本是非常有用的。一般的应用无需自己写太多的代码，要相信我们通常遇到的问题，别的高手可能早就遇到了，所以网络上有大量的工具包。至于更多的编程语言，一门精则门门通，R，perl等都是类似的。

4，熟悉简单的算法和数据结构的知识，这样就可以理解很多程序的内在机制，进而知道它们的优点和缺点，对自己写程序也有帮助。有精力的话，进而学习统计、机器学习等。。

5，在自己的生物领域内扩展，调研，分析，开发。

⑻ 如何学好生物信息学大家有什么建议

最好要有一个outline.需要知道数据从哪儿来的，怎么产生的?其实就是测序仪的工作原理。然后是数据质量检验，为什么需要数据过滤?接着是reads拼接和组装。总之，要对整个流程有一个认识，而后在学习的过程中，再不断回头对比这个流程，这样才不会有迷失的感觉。有了基础知识的铺垫，就可以尝试着自己做些练习了，paper上面都会给出他们的数据、原码地址，可以找来自己试试，先看看自己能不能做出一样的效果。当然，这时要是你手里正好有项目，那就更好了。学生物信息，paper肯定是要跟踪的。

⑼ 自学生物信息学真的有效吗

计算机基础，需要看三本书，一步步的学会学通，不需要刻意去找哪个书，一般linux是鸟哥私房菜，perl是小骆驼咯，R是R in action，但是看一本书只能入门，真正想成为菜鸟，必须每个要看五本书以上，生信基础知识，测序方面，在网络文库找十几篇一代二代三代测序仪资料仔细研读，然后去优酷下载各大主流测序仪的动画讲解，再看看陈巍学基因的讲解；数据库先看看三大主流数据库，NCBI,ENSEMBL,UCSC，还有一些也可以了解一些，同样也是网络文库自己搜索资料，但是这次需要自己去官网一个个页面点击看，一个个翻译成中文理解吃透；数据格式讲起了就多了，这个主要是在项目流程中慢慢学，或者你有机会去上课，不然你看来也是立马忘记主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl。