生物信息学入门最佳实践

首先通过去可视化方法来熟练使用基于linux系统的服务器，在此基础上实践两三个NGS组学数据分析流程，实践过程需要学习获得数据格式，数据库资源等生物信息学背景。基再学习perl/python/R的编程基础，并应用于NGS组学数据分析的下游，个性化分析。

服务器使用

基本配置是8G内存+0.5T硬盘(配置不达标问题也不大)，系统可以是ubuntu,centos等linux系统，或者 MAC，或者改进版的Windows系统。

linux系统

基本上不太可能有个人用户用这个系统，略过

MAC系统

如果是苹果电脑，那么非常适合做生物信息学数据分析。需要安装brew,textwranger,filezilla

windows电脑

大多数人都是这个操作系统，如果是Windows10系统，那么开始其内置的ubuntu即可。如果是其它Windows版本，就需要安装虚拟机，在虚拟机里面安装ubuntu,centos等linux系统。

对于Windows用户还需要下载安装好 xshell,winscp,everything,notepad++,git或者同等功能的软件。

三系统共用软件

无论是哪种电脑操作系统，都需要安装anaconda,pycharm,R/Rstudio,typora

上面提到的软件的简介和部分网址如下：

• anaconda 为了学习Python，conda自带科学计算的python包(安装Python3.6.x版本的)；
• pycharm community(三平台通用的 ),Python学习的IDE(社区版）；
• git 虚拟shell界面，为了在window下使用一些shell命令，自带Perl;
• R/Rstudio 为了学习R语言来进行数据处理和统计绘图(安装最新版本)；
• Xshell 远程连接服务器 （安装时点击免费版） ；
• Winscp 为了本地与远程服务器间安全的复制文件；
• Xming 为了图形化显示远程服务器的应用、显示图片、浏览器等；
• Vmware 为了在windows下面安装Linux虚拟机，同时选择一个国内镜像下载自己喜欢的Linux版本ios镜像;
• Everything 为了可以在windows下快速找到文件；
• notepad++ 为了可以在windows下编写脚本或查看文本文件；
• ActiveState/Strawberry Perl 为了在windows下学习Perl，但git自带Perl，可以选择不安装；
• 有道/为知云笔记/印象笔记 记录学习笔记，构建知识体系(建议使用两个云笔记软件，一个用于原创，一个用于网络资料收集);

• typora 学习markdown语法，查看老师提供的md格式的讲义；

• perl https://www.activestate.com/activeperl/downloads

• miniconda https://conda.io/miniconda.html
• R https://cloud.r-project.org/
• rstudio https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
• Xshell https://www.netsarang.com/products/xsh_overview.html
• winscp https://winscp.net/eng/docs/lang:chs

• ubuntu http://cn.ubuntu.com/download/
• 虚拟机管理工具 vmware workstation https://www.vmware.com/products/workstation.html

去可视化熟悉linux命令

• 鸟哥的linux私房菜 （入门重点看4-12章即可）
• 在线查询linux命令
  • http://man.linuxde.net/
  • https://jaywcjlove.github.io/linux-command/
• 在线学习网站
  • https://www.shiyanlou.com/courses/1
  • http://www.imooc.com/learn/175
  • http://www.runoob.com/linux/linux-tutorial.html

生物信息入门基本知识

数据产生

• 产生方式
  • arrary
  • genome tiling arrary
  • high throughput sequencing
  • snp arrary
  • protein arrary
• 数据种类
  • expression profiling
  • genome binding/occupancy profiling
  • genome variation profiling
  • methylation profiling
  • non coding rna profiling
  • protein profiling
  • snp genotyping
• 二代测序
  • 454
  • SOLiD
  • illumina https://www.illumina.com.cn/ 给出illumina官网的地址是因为里面资料很多。
• 三代测序
  • PacBio RS
  • Nanopore MinlON

数据存储类型

• 学习网址 https://genome.ucsc.edu/FAQ/FAQformat.html
• FASTA
• FASTQ
• GFF/GTF
• SAM
• BAM
• CRAM
• VCF
• 其他

数据库资源

• 拟南芥
  • TAIR https://www.arabidopsis.org/
  • araport https://www.araport.org/
• 水稻
  • rapdb http://rapdb.dna.affrc.go.jp/
  • msu http://rice.plantbiology.msu.edu/
  • ricexpro http://ricexpro.dna.affrc.go.jp/
• 其他物种
  • JGI https://phytozome.jgi.doe.gov/pz/portal.html#
• NCBI
  • GEO https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/
  • SRA https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra
  • 其他
• ENSEMBL
  • 在线学习 https://www.ebi.ac.uk/training/online/
  • EnsemblPlants http://plants.ensembl.org/index.htmls
• 蛋白
  • EBI http://www.ebi.ac.uk/services/proteins
  • pfam http://pfam.xfam.org/
  • uniprot http://www.uniprot.org/
  • GPOFILER http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/index.cgi
  • GO http://www.geneontology.org/
• 生物信息工具查询网站
  • https://bioinformatics.ca/links_directory/
  • https://omictools.com/
  • https://www.atum.bio/resources/bioinformatics-tools
  • https://wiki2.org/en/List_of_RNA-Seq_bioinformatics_tools

生物信息统计入门基础

• 基本概念
• 统计方法
• 实现方法
• 结果可视化
• 相关软件算法实现

编程基础

• Linux shell
• R http://www.sthda.com/english/
• Python
• 机器学习
• 在线课程
  • 生信编程题目练习 http://rosalind.info/problems/locations/
  • 慕课网 http://www.imooc.com/

生物学基础知识

• 基因组相关
• 转录组相关
• 表观组相关
• 在线课程网站
  • coursera https://www.coursera.org/
  • edX https://courses.edx.org/

思维导图

本章节作者：思考问题的熊