生物信息哪个版本linux

1. 为什么学习生物信息学要学习linux系统的基本操作

如果我猜的没错的话，应该是你学习的这个学科中，需要使用的软件只提供Linux版本，我也学了很多需要用Linux来运行仿真和分析软件的学科，一般只要你学会如何打开和执行软件就可以了

2. 生物信息分析服务器首选哪个版本的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. 为什么很多科研工作者用unix/linux系统而不是windows做生物信息学

linux速度快啊，很老的机器都可以跑linux，windows就不行
linux自由，可以自己裁剪、编译内核，可以自己定制、编译文件系统，可大可小。很多路由器就几M的存储空间，可以运行linux，装个windows试试。
linux有强大的命令行shell。比如要替换所有文件中的某个关键词，一个命令就完成了。
linux开放，本身源代码公开，linux上跑的绝大多数软件都是开源的
linux是免费的

4. linux哪个版本比较好，求大神分析

Debian。
有几个优点：
1：包多：比Fedora多，有很多生物信息学工具。
2：支持时间长，不像其它一些linux，一年多就停止维护，逼你升级大版本。
3：如果使用stable，可以获得良好的稳定性。如果使用testing，可以获得比较新的包。

5. 生信为什么用linux

因为Linux 系统在很多方面都比 Windows 具有优势。例如：节省内存、系统的稳定性要比 Windows 好得多。Linux 系统尤其适合搭建各类服务器。

6. 学习生物信息学，需要配置怎样的电脑呢

首先的问题的是，我们需要什么样的计算机。

关于硬件：

需要至少4G内存，最好可以达到16G以上内存；

至少500G硬盘空间。通常一个RNA-seq的数据量为20G左右，如果再加上分析之后的结果，可能达到50G，所以即使你有500G的空间，也分析不了几组数据。所以硬盘空间越多越好，比如说2TB或者使用高速网络存贮界质。

CPU，至少2核。因为你在运行程序时，通常100%占到CPU，如果没有2核，计算机多半会假死在那里。如果有8核，或者以上更好。

GPU，很多程序开始使用GPU运算，如果能有好的GPU显卡，也是推荐的，但不是必须的。

为了达到以上的条件，入门极的比如说Mac Pro。进阶级的就是独立server，高级的是supercomputer clusters，支持qsub之类的。或者可以购买云计算服务。

对于操作系统，在工作站方面，推荐Mac OS。它运行稳定，与LINUX同源。需要下载安装Xcode和wget就可以了。当然你还可以很方便的安装office办公软件，以及photoshop，AI等工具。最后安装好R/Bioconctor，就可以开始工作了。如果买了兼容机，可以安装上Linux/UNIX系统。它在安装上R/Bioconctor之后基本上就可以了。它的缺点是办公软件，绘图软件的安装。最差的就是Windows了。需要安装比如GCC编译器，make工具,mingw64, perl, zip/unzip, tar, wget, ghostscript等等。

有了软件及硬件，接下来的工作就是了解一些常识以武装你的大脑，这是整个运行环境中最重要的一环。首先，你需要学习了掌握UNIX常用命令，并且不反感字符界面。其次学会安装，设置及构建网络服务，比如apache的websever，以及mysql的数据库服务。第三安装及设置一个Galaxy。当然，第二步及第三步可能会有难度，可以先使用Galaxy本身的服务，但是它有很多限制，所以最好还是自己安装一个比较好。第四步，学习一门计算机语言，比如c, python, ruby, java等，还有一门脚本式语言工具，比如perl。第五步，学习使用R/Bioconctor。第六步，统计学。

至此，你的NGS分析环境就设置完成了。如果快的话，你可以两三个月就设置完成，达到起步的阶段，之后就是漫长的学习过程。慢的话，四年本科也不一定学到多少。

7. 学习生物信息必须学习unix操作系统吗

你想怎么指点？基本上，是必须要掌握unix系统的，因为很多软件的分析都是在linux下运行的

8. 为什么生物软件偏爱linux系统

和高端服务器选用类UNIX系统是一样的道理，Linux一直在进化，比起Windows那N久没啥变化的内核，性能自然好很多。生物分析与大数据并行计算分不开，性能上要求高，不需要Windows那种傻瓜系统，而且真正意义上可以最大限度为操作系统定制软件的话，肯定是开源的系统更好，可以最大程度的优化，而Windows平台的话只能用微软提供的开发工具。国外大牛们多用Linux也是重要原因。

9. 生物信息学安装哪个版本的linux

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。

10. 生物信息学一些基本的常用软件有哪些

必学：1、计算机基础（linux+perl+R 或者 python+matlab）
2、生信基础知识（测序+数据库+数据格式）
3、生信研究领域（全基因组，全转录组，全外显子组，捕获目标区域测序）
4、生信应用领域（肿瘤筛查，产前诊断，流行病学，个性化医疗）
分而治之：
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）