如何学好生物信息学

⑴ 如何学习生物信息学

努力

⑵ 如何学好生物信息学

兴趣是关键,多跑图书馆 ,自己多看看有关材料书籍。自己钻研，不明白的就问老师~~

⑶ 如何自学生物信息学

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 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！

⑸ 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。

⑹ 如何自学生物信息学

在生物信息的坑里面呆了好几年，发现生物信息的定义越来越模糊了，就像我刚入行的时候一个师兄对我说的那样，中关村卖电脑的如果卖给学生物的了，就说自己是做生物信息的。
同样，我现在在写一些软件，设计一些算法，也说自己是做生物信息的。
计算机系一些做体系结构和GPU编程的也会做一些生物信息的硬件加速算法，他们也说自己是做生物信息的，毕竟文章都发到了Bioinformatics杂志上了。
如果你想学生物信息中的算法设计，那恭喜你，加州大学圣地亚哥分校的一系列课程正合你的胃口，Coursera - Free Online Courses From Top Universities 。这些算法包括字符串算法，图论算法，随机化算法等等。
如果你对这个答案有什么疑问，请追问，
另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！

⑺ 如何从零开始掌握生物信息学分析

今天的世界大不同，表现在生命科学研究领域，就是一切都开始进入了大数据时代，无论是DNA序列，显微图片，还是质谱数据，研究人员都越来越需要对这些庞大的信息进行收集、整合、处理和诠释。

对于许多生物学家们来说，这并不容易完成，传统的科研培训方式主要集中于科学的基础原理和实验方法，而不是计算机编程和数据统计，因此当不少研究人员发现自己需要面对大量的数据量时，他们不知道如何处理这些问题。

目前其实也不乏现成的计算工具，而且不少都是免费的，但对于门外汉来说还是有些难。通常情况下研究人员还是需要深入了解这些界面并未友好的程序，才能运行，而这需要计算运行的深厚知识。

这就会导致研究人员在进行大数据研究的时候，不得不自己编写一些程序来进行可重复和得到证实的信息处理。然而这些过程也需要小心处理，一不留意犯错了，就有可能危及数据本身。

⑻ 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。

⑼ 如何自学生物信息学

本人自大三就开始做生物信息，现在即将读博士，希望我的经验可以帮助到你。
既然你是想做生物信息学，那么相关背景什么的会了解一些，我在这就不多说了。

首先，确定你自己的背景专业，现在很多学校本科都没有专门的生物信息学专业，都是挂靠在生命学院或者计算机学院的。所以背景专业一般都是生物学或计算机学，不同的专业将来做生信区别会很大。当然，做什么方向和背景专业并没有绝对关系。
如果是生物学背景，那么将来大部分的工作将会是使用专门的生物信息学分析软件。所以难度会降低。自学的话，主要学几下几点就好：
1、一门脚本语言，个人推荐Python（Perl也可以，各有利弊，Python更新兴一些）。
2、Linux系统。这个也不是百分百要求，但是专业的生信人，都是用Linux的，而且很多软件都是不支持Windows的。
3、常用的生物信息学数据库，这里列出几个，NCBI，Ensembl，EBI，GENEbank等等，这些数据库下面还分子数据库，像GEO，GWAS catalog等。当然，还有方向更细的，像miRBase（miRNA数据库）等。
4、R，这也是一种编程语言，但更加侧重结果的展示，实际上也就是画图。
5、常用生信分析软件，这个没必要专门去学，需要用到他们的时候再学也不晚，都是很简单的东西。
如果是计算机背景，那么以后的工作可能主要是算法分析，创造新的生信分析软件，做数据库等。需要自学的就是以上的那些，再加一门工程语言，C，C++，C#，Java都可以。

⑽ 如何自学生物信息学

自学一门课程一般来说是先弄到教材、练习册和试卷，条件允许的话再找视频教材