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编程问答

学习生信的系列教程

發布時間:2025/3/15 编程问答 10 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 学习生信的系列教程 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

歡迎關注生信寶典,數萬小伙伴一起學生信!http://mp.weixin.qq.com/s/VguRtaGpEcaNzmZEi48gLg

生信的作用越來越大,想學的人越來越多,不管是為了以后發展,還是為了解決眼下的問題。但生信學習不是一朝一夕就可以完成的事情,也許你可以很短時間學會一個交互式軟件的操作,卻不能看完程序教學視頻后就直接寫程序。也許你可以跟著一個測序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么參數需要修改,結果可以出來,卻把我不住對還是錯。

學習生信從來就不是一個簡單的事,需要做好持久戰的心理準備。

在學習時,我們都希望由淺入深的逐步深入,不斷地練習和實踐,這就是為什么我們需要一本書,因為書很系統。但生信發展的歷史短于計算機編程的歷史,如果想要一門程序設計的入門數據,每種語言都可以找到幾本。但想要一個囊括生信的書,就有些難了。本身生信跨領域,需要多學科的知識,而其內部又有不少分子,都囊括了太大,包括的少又有些隔靴搔癢的感覺。

我們當時都是零基礎下自學Linux, 自學Python,自學R,自學高通量測序;這些學習經歷,之前都零星地記錄在博客里。現在回頭去看幾年前自己記錄的東西,覺得好簡單,而當時卻費了很大的力氣。這些零星的隨手記,當時也只是為了自己看,到現在確實只有自己能看得懂,不便惠及更多的人。

因此我們創建了生信寶典,希望從不同的角度傳播知識。這個不同有三點含義,一是形式上的不同,摒棄之前主編們單人作戰想寫啥就寫啥,而是有組織有計劃的內容聚合,提供一系列的教程,由入門到提高。二是內容的不同,不去用網上現有教程的通用數據做例子,而是拿實際生物數據,講述如何解釋生信中普遍碰到的問題,講述如何處理自己的數據。三是立足點不同。在寫作時,我們回到了當年,在回憶中用整個階段的學習去指導當初的那個小白,從那些會了的人覺得微不足道而不會的人又邁不過的坎入手,直擊痛點。知識點的收錄依據不是是否炫酷,是否難,而是是否必要。如果必要,再簡單,也要提及;如果不必要,再炫酷,也暫不納入。

通過大量的生信例子、關鍵的注釋和濃縮的語句形成下面的一系列學習教程。每一篇內容都不多,可以當做小說閱讀,也可以跟著去練,反復幾遍,每讀一次都會有不同的收獲和體會。

程序學習心得

  • 生物信息之程序學習
  • 如何優雅的提問
  • 生信寶典視頻教程
  • 好色之旅-畫圖三字經

Linux 學習

  • 文件和目錄
  • 文件操作
  • 文件內容操作
  • 環境變量和可執行屬性
  • 管道、標準輸入輸出
  • 命令運行監測和軟件安裝
  • 常見錯誤和快捷操作
  • 文件列太多,很難識別想要的信息在哪列?
  • 文件排序和FASTA文件操作
  • 用了Docker,媽媽再也不擔心我的軟件安裝了 - 基礎篇
  • Linux服務器數據定期同步和備份方式
  • 不用Linux也可以的強大文本處理方法
  • 又雙叒叕一個軟件安裝方法
  • 查看服務器配置信息

R統計和作圖

  • 入門環境Rstudio
  • 熱圖繪制 (heatmap)
  • 基礎概念和矩陣操作
  • 熱圖簡化
  • 熱圖美化
  • 線圖繪制
  • 線圖一步法
  • 箱線圖(小提琴圖、抖動圖、區域散點圖)
  • 箱線圖一步法
  • 火山圖
  • 富集分析泡泡圖 (文末有彩蛋)
  • 散點圖繪制
  • 一文看懂PCA主成分分析
  • 富集分析DotPlot,可以服
  • 韋恩圖
  • 柱狀圖
  • 圖形設置中英字體
  • 教師節獻禮 - 文章用圖的修改和排版
  • 非參數法生存分析
  • 文章用圖的修改和排版(2)

NGS基礎

  • NGS基礎 - FASTQ格式解釋和質量評估
  • NGS基礎 - 高通量測序原理
  • NGS基礎 - 參考基因組和基因注釋文件
  • NGS基礎 - GTF/GFF文件格式解讀和轉換
  • 本地安裝UCSC基因組瀏覽器
  • 測序數據可視化 (一)
  • 測序文章數據上傳找哪里

NGS分析工具評估

  • 39個轉錄組分析工具,120種組合評估(轉錄組分析工具哪家強-導讀版)
  • 39個轉錄組分析工具,120種組合評估(轉錄組分析工具大比拼 (完整翻譯版))
  • 無參轉錄組分析工具評估和流程展示

癌癥數據庫

  • UCSC XENA - 集大成者(TCGA, ICGC)
  • ICGC數據庫使用
  • TCGA數據庫在線使用

Python學習

  • Python學習極簡教程 (一)
  • Python學習教程(二)
  • Python學習教程(三)
  • Python學習教程 (四)
  • Python學習教程(五)
  • Python學習教程 (六)
  • Pandas,讓Python像R一樣處理數據,但快
  • Python解析psiBlast輸出的JSON文件結果

NGS軟件

  • Rfam 12.0+本地使用 (最新版教程)
  • 輕松繪制各種Venn圖
  • ETE構建、繪制進化樹
  • psRobot:植物小RNA分析系統
  • 生信軟件系列 - NCBI使用
  • 去東方,最好用的在線GO富集分析工具

Cytoscape網絡圖

  • Cytoscape教程1
  • Cytoscape之操作界面介紹
  • 新出爐的Cytoscape視頻教程

分子對接

  • 來一場蛋白和小分子的風花雪月
  • 不是原配也可以-對接非原生配體
  • 簡單可視化-送你一雙發現美的眼睛
  • 你需要知道的那些前奏

生信寶典之傻瓜式

  • 生信寶典之傻瓜式 (一) 如何提取指定位置的基因組序列
  • 生信寶典之傻瓜式 (二) 如何快速查找指定基因的調控網絡
  • 生信寶典之傻瓜式 (三) 我的基因在哪里發光 - 如何查找基因在發表研究中的表達

生信人寫程序

  • 生信人寫程序1. Perl語言模板及配置
  • 生信人寫程序2. Editplus添加Perl, Shell, R, markdown模板和語法高亮

小技巧系列

  • 參考文獻中雜志名字格式混亂問題一次解決

友情鏈接流程

宏基因組 - 擴增子分析流程

  • 質控,實驗設計,雙端序列合并 查看原始數據的質量,編寫合格的實驗設計用于分析,雙端序列合并為單端的擴增子序列;
  • 提取barcode,質控及樣品拆分,切除擴增引物 將Barcode序列從序列中拆除,篩選高質量的測序結果并標記文庫中每條序列中的樣品來源,最后切除擴增時使用的引物;
  • 格式轉換,去冗余,聚類 轉換QIIME生成fasta格式為Usearch要求格式;使用Usearch對序列去冗余并篩選高豐度,極大降低下游計算量和去除噪音;最后使用用Usearch聚類生成OTU,默認會組內自動去除大量嵌合體;
  • 去嵌合體,非細菌序列,生成代表性序列和OTU表 本講詳細講了嵌合體的概念,并使用參考數據庫去除嵌合體;學習基于參數數據庫篩選細菌序列,這些都是可選的操作,根據實際情況決定是否需要,最終生成高質量的OTU序列作為參考序列;
  • 物種注釋,OTU表操作 這部分采于不同數據庫進行細菌或真菌注釋;同時根據實際情況,對OTU表進一步按樣品、豐度、物種等條件篩選;
  • 進化樹,Alpha,Beta多樣性 將OTU多序列比對生成進化樹,為依賴進化關系的計算方法提供輸入文件;再進行多種Alpha和Beta多樣性的計算;
  • 物種分類統計,篩選進化樹和其它 對物種進行分類統計,篩選高豐度結果用于進化樹展示,和其它用于R統計分析的結果生成。

生信媛 - Biostar handbook

  • 手把手教你入門生信——The Biostar Handbook
  • 課程1、2-Linux中生信分析常用命令入門
  • 課程3、4-NCBI的Entrez Direct和SRA toolkit的安裝及使用
  • 課程5、6-編寫可重復使用的腳本
  • 課程7、8-二代測序質控:fastqc、prinseq、trimmomatic、seqtk
  • 課程9、10-測序文件的質控&在線序列比對
  • 課程11、12-下載序列,建blast數據庫以及本地blast
  • 課程13、14-常用的mapping軟件bwa & sam格式簡介
  • 課程15、16-samtools簡介&利用readseq對GenBank文件格式轉換
  • 課程17、18-awk進行簡單的編程&序列比對軟件bwa和bowtie2
  • 課程19、20-利用samtools mpileup和bcftools進行SNP calling
  • 課程21、22-使用samtools和FreeBayes進行變異的calling并用snpEff注釋
  • 課程23、24-SNP calling
  • 課程25、26-bedtools的安裝和使用
  • 課程27、28-RNAseq分析
  • 課程29、30(大結局)-差異表達分析以及用ErmineJ做GO

Biobabble - ChIP-seq

  • CS0: ChIPseq從入門到放棄
  • CS1: ChIPseq簡介
  • CS2: BED文件
  • CS3: peak注釋
  • CS4:關于ChIPseq注釋的幾個問題
  • CS5: 吃著火鍋,唱著歌,還把分析給做了

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學習生物學

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习生信的系列教程的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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