计算生物学与生物信息学课程教程

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BI-BE-CS-183-2023 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics Course at Caltech, 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BI-BE-CS-183-2023

1. 项目介绍

本项目是基于加州理工学院（Caltech）BI/BE/CS 183课程的资源和材料，由教授Lior Pachter在2022-2023年冬季季度教授。本课程旨在介绍计算生物学和生物信息学的基础知识，涵盖从单细胞RNA测序技术的计算生物学，到线性回归、聚类、字符串算法、动态规划等主题。本项目包含了课堂讲义、习题集以及相关的Google Colaboratory笔记本。

2. 项目快速启动

本项目使用Jupyter Notebook进行数据分析和可视化。以下是快速启动项目的步骤：

首先，你需要安装Jupyter Notebook环境。可以使用Anaconda发行版，它包括了Jupyter和Python的科学计算包。

# 安装Anaconda
# 请访问Anaconda官网下载并安装适合你操作系统的版本

# 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook

然后，克隆本项目到本地：

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/pachterlab/BI-BE-CS-183-2023.git

进入项目目录，打开第一个笔记本开始学习：

# 进入项目目录
cd BI-BE-CS-183-2023

# 打开第一个笔记本（以第一个作业为例）
jupyter notebook HW1.ipynb

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 单细胞RNA测序数据分析：了解如何处理和分析单细胞RNA测序数据，包括数据预处理、标准化和降维。
• 基因表达差异分析：使用统计方法来识别不同条件下基因表达的差异。

最佳实践

• 代码规范：编写清晰、简洁、可维护的代码。
• 版本控制：使用Git进行版本控制，确保代码的版本一致性和可追溯性。
• 文档编写：为代码和项目编写详细的文档，以便他人理解和复现。

4. 典型生态项目

• 生物信息学工具包：如BioPython、BioConda等，它们提供了丰富的工具和库，用于生物信息学研究。
• 基因注释数据库：例如GenBank、UniProt等，它们为研究人员提供了大量的基因序列和功能信息。
• 开源生物信息学软件：如SAMtools、BEDTools等，它们是处理基因组数据的重要工具。

BI-BE-CS-183-2023 Introduction to Computational Biology and Bioinformatics Course at Caltech, 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BI-BE-CS-183-2023