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1,生物信息学的初级入门教程请推荐一下具体详细的内容谢谢liunx 我也在考这个的研究生, 有时间研究一下啊..
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3,PerlRPython在生物信息学中分别扮演着怎样的角色生物方面的话多看些测序啊比对啊之类的文章~编程的话基础的就要学Linux和perl , 然后之后可以自学一些Python啊R语言之类的东西 。【生物信息学python教程,生物信息学的初级入门教程请推荐一下具体详细的内容谢谢】
4,想入生物信息学这个行业python学习要达到什么程度我以自己的3年的自学经历,给跟着我学习生物信息的小伙伴亲自出了13到题目,并邀请前辈录制了视频,分别是:生信编程贴01.生信编程很简单|02.人类基因组的外显子区域到底有多长03.探索人类基因组序列|04.探索人类基因组注释文件05.多个同样的行列式文件合并|06.根据GTF画基因的多个转录本结构07.下载最新版的KEGG信息并且解析|08.写超几何分布检验!09.根据指定染色体及坐标得到参考碱基|10.根据指定染色体及坐标得到位置信息11.把文件内容按照染色体分开写出|12.json格式数据的格式化生物信息Python从入门到精通我觉得你能把这些题目独立完成,就说明在生物信息领域,你的编程能力大致是足够来工作了 。当然 , 去做科研算法还是不够的 。5,想入生物信息学这个行业python学习要达到什么程度1、首先要解决的问题是自己能写代码解决问题 。也就是说通过学习Python学会编程 。2、 再将编程用在生物计算上面 。生物信息学编程,任何计算机语言都可以,语言是工具 , 人脑思想才是核心 。不过,python语言有点小众,我还是建议你用c语言或者c++,这样编写的程序可以方便移植到linux里面,6,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,需要统计分析和显著检验;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 。

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