生物信息哪個版本linux

1. 為什麼學習生物信息學要學習linux系統的基本操作

如果我猜的沒錯的話，應該是你學習的這個學科中，需要使用的軟體只提供Linux版本，我也學了很多需要用Linux來運行模擬和分析軟體的學科，一般只要你學會如何打開和執行軟體就可以了

2. 生物信息分析伺服器首選哪個版本的Linux

看你要不要用桌面，一般ubuntu的桌面做的好；不需要桌面的用centos或者redhat
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3. 為什麼很多科研工作者用unix/linux系統而不是windows做生物信息學

linux速度快啊，很老的機器都可以跑linux，windows就不行
linux自由，可以自己裁剪、編譯內核，可以自己定製、編譯文件系統，可大可小。很多路由器就幾M的存儲空間，可以運行linux，裝個windows試試。
linux有強大的命令行shell。比如要替換所有文件中的某個關鍵詞，一個命令就完成了。
linux開放，本身源代碼公開，linux上跑的絕大多數軟體都是開源的
linux是免費的

4. linux哪個版本比較好，求大神分析

Debian。
有幾個優點：
1：包多：比Fedora多，有很多生物信息學工具。
2：支持時間長，不像其它一些linux，一年多就停止維護，逼你升級大版本。
3：如果使用stable，可以獲得良好的穩定性。如果使用testing，可以獲得比較新的包。

5. 生信為什麼用linux

因為Linux 系統在很多方面都比 Windows 具有優勢。例如：節省內存、系統的穩定性要比 Windows 好得多。Linux 系統尤其適合搭建各類伺服器。

6. 學習生物信息學，需要配置怎樣的電腦呢

首先的問題的是，我們需要什麼樣的計算機。

關於硬體：

需要至少4G內存，最好可以達到16G以上內存；

至少500G硬碟空間。通常一個RNA-seq的數據量為20G左右，如果再加上分析之後的結果，可能達到50G，所以即使你有500G的空間，也分析不了幾組數據。所以硬碟空間越多越好，比如說2TB或者使用高速網路存貯界質。

CPU，至少2核。因為你在運行程序時，通常100%佔到CPU，如果沒有2核，計算機多半會假死在那裡。如果有8核，或者以上更好。

GPU，很多程序開始使用GPU運算，如果能有好的GPU顯卡，也是推薦的，但不是必須的。

為了達到以上的條件，入門極的比如說Mac Pro。進階級的就是獨立server，高級的是supercomputer clusters，支持qsub之類的。或者可以購買雲計算服務。

對於操作系統，在工作站方面，推薦Mac OS。它運行穩定，與LINUX同源。需要下載安裝Xcode和wget就可以了。當然你還可以很方便的安裝office辦公軟體，以及photoshop，AI等工具。最後安裝好R/Bioconctor，就可以開始工作了。如果買了兼容機，可以安裝上Linux/UNIX系統。它在安裝上R/Bioconctor之後基本上就可以了。它的缺點是辦公軟體，繪圖軟體的安裝。最差的就是Windows了。需要安裝比如GCC編譯器，make工具,mingw64, perl, zip/unzip, tar, wget, ghostscript等等。

有了軟體及硬體，接下來的工作就是了解一些常識以武裝你的大腦，這是整個運行環境中最重要的一環。首先，你需要學習了掌握UNIX常用命令，並且不反感字元界面。其次學會安裝，設置及構建網路服務，比如apache的websever，以及mysql的資料庫服務。第三安裝及設置一個Galaxy。當然，第二步及第三步可能會有難度，可以先使用Galaxy本身的服務，但是它有很多限制，所以最好還是自己安裝一個比較好。第四步，學習一門計算機語言，比如c, python, ruby, java等，還有一門腳本式語言工具，比如perl。第五步，學習使用R/Bioconctor。第六步，統計學。

至此，你的NGS分析環境就設置完成了。如果快的話，你可以兩三個月就設置完成，達到起步的階段，之後就是漫長的學習過程。慢的話，四年本科也不一定學到多少。

7. 學習生物信息必須學習unix操作系統嗎

你想怎麼指點？基本上，是必須要掌握unix系統的，因為很多軟體的分析都是在linux下運行的

8. 為什麼生物軟體偏愛linux系統

和高端伺服器選用類UNIX系統是一樣的道理，Linux一直在進化，比起Windows那N久沒啥變化的內核，性能自然好很多。生物分析與大數據並行計算分不開，性能上要求高，不需要Windows那種傻瓜系統，而且真正意義上可以最大限度為操作系統定製軟體的話，肯定是開源的系統更好，可以最大程度的優化，而Windows平台的話只能用微軟提供的開發工具。國外大牛們多用Linux也是重要原因。

9. 生物信息學安裝哪個版本的linux

本人自大三就開始做生物信息，現在即將讀博士，希望我的經驗可以幫助到你。
既然你是想做生物信息學，那麼相關背景什麼的會了解一些，我在這就不多說了。

首先，確定你自己的背景專業，現在很多學校本科都沒有專門的生物信息學專業，都是掛靠在生命學院或者計算機學院的。所以背景專業一般都是生物學或計算機學，不同的專業將來做生信區別會很大。當然，做什麼方向和背景專業並沒有絕對關系。
如果是生物學背景，那麼將來大部分的工作將會是使用專門的生物信息學分析軟體。所以難度會降低。自學的話，主要學幾下幾點就好：
1、一門腳本語言，個人推薦Python（Perl也可以，各有利弊，Python更新興一些）。
2、Linux系統。這個也不是百分百要求，但是專業的生信人，都是用Linux的，而且很多軟體都是不支持Windows的。
3、常用的生物信息學資料庫，這里列出幾個，NCBI，Ensembl，EBI，GENEbank等等，這些資料庫下面還分子資料庫，像GEO，GWAS catalog等。當然，還有方向更細的，像miRBase（miRNA資料庫）等。
4、R，這也是一種編程語言，但更加側重結果的展示，實際上也就是畫圖。
5、常用生信分析軟體，這個沒必要專門去學，需要用到他們的時候再學也不晚，都是很簡單的東西。
如果是計算機背景，那麼以後的工作可能主要是演算法分析，創造新的生信分析軟體，做資料庫等。需要自學的就是以上的那些，再加一門工程語言，C，C++，C#，Java都可以。

10. 生物信息學一些基本的常用軟體有哪些

必學：1、計算機基礎（linux+perl+R 或者 python+matlab）
2、生信基礎知識（測序+資料庫+數據格式）
3、生信研究領域（全基因組，全轉錄組，全外顯子組，捕獲目標區域測序）
4、生信應用領域（腫瘤篩查，產前診斷，流行病學，個性化醫療）
分而治之：
一、計算機基礎，需要看三本書，一步步的學會學通，不需要刻意去找哪個書，一般linux是鳥哥私房菜，perl是小駱駝咯，R是R in action，但是看一本書只能入門，真正想成為菜鳥，必須每個要看五本書以上！我雲盤裡面有這基本上的高清列印版，大家可以去淘寶列印一下才幾十塊錢還包郵，對書比較講究的也可以買正版，也不過是一百多塊錢而已！
二、生信基礎知識，測序方面，在網路文庫找十幾篇一代二代三代測序儀資料仔細研讀，然後去優酷下載各大主流測序儀的動畫講解，再看看陳巍學基因的講解；資料庫先看看三大主流資料庫——NCBI,ENSEMBL,UCSC，還有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同樣也是網路文庫自己搜索資料，但是這次需要自己去官網一個個頁面點擊看，一個個翻譯成中文理解吃透；數據格式講起了就多了，這個主要是在項目流程中慢慢學，或者你有機會去上課，不然你看來也是立馬忘記的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等
三、生信研究領域，各個領域主要是軟體繁多，合起來常用的估計有上百個軟體了，一般只有從業五六年以上的人才有可能把它們全部用過一遍，而且這也完全需要項目來訓練，而不能僅僅是看看軟體手冊，但是研究領域最重要的是背後的原理，需要看各大牛的綜述。
a) 生信基礎軟體(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)
b) snp-calling相關軟體（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）
c) 基因組相關軟體（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）
d) 轉錄組相關軟體（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）