《生物信息学学习资源大全》整理的核心学习网站和资源

原创于 2025-09-25 13:32:13 发布 · 483 阅读

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#学习 #r语言 #生物信息

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以下是根据知乎文章《生物信息学学习资源大全》整理的核心学习网站和资源，结合文章内容并补充最新信息：

一、基础学习平台

Coursera（https://www.coursera.org）
• 约翰霍普金斯大学《基因组数据科学专项课程》

• 密歇根大学《生物信息学专项课程》
edX（https://www.edx.org）
• 哈佛大学《生物信息学导论》

• 清华大学《生物信息学：导论与方法》
Rosalind（https://rosalind.info）
• 通过解决编程问题学习生物信息学

• 包含600+实践题目（Python/R）

二、专业教程网站

Biostars Handbook（https://www.biostarhandbook.com）
• 生物信息学实践指南

• 涵盖NGS数据分析全流程
STAT115（https://github.com/STAT115）
• 哈佛大学生物信息学课程资料

• 包含课件、代码和数据集
Bioconductor（https://bioconductor.org）
• R语言生物信息分析权威平台

• 提供2000+专业分析包

三、数据库资源

NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.gov）
• 包含GenBank、GEO、PubMed等核心数据库

• 学习资源：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/training-tutorials/
EMBL-EBI（https://www.ebi.ac.uk）
• 欧洲生物信息研究所

• 特色：Ensembl、UniProt、ArrayExpress
UCSC Genome Browser（https://genome.ucsc.edu）
• 基因组可视化分析平台

• 提供丰富的培训视频

四、代码学习平台

GitHub（https://github.com）
◦ 推荐仓库：

◦ awesome-bioinformatics（生物信息工具大全）

◦ bcbio-nextgen（NGS分析流程）
Bioconda（https://bioconda.github.io）
◦ 生物信息软件包管理平台

◦ 包含8000+专业工具

五、中文学习资源

生信菜鸟团（https://www.bio-info-trainee.com）
◦ 入门教程、代码实战

◦ 专栏：Linux/R/Python基础
简书生物信息专题（https://www.jianshu.com/c/3a5e00c5f7b5）
◦ 实战案例分析

◦ 最新技术解读
知乎生物信息专栏（https://www.zhihu.com/topic/19552504）
◦ 行业大V经验分享

◦ 常见问题解答

六、实践数据集

GEO（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo）
◦ 百万级公开组学数据集

◦ 学习使用GEOquery包分析
TCGA（https://portal.gdc.cancer.gov）
◦ 癌症基因组图谱

◦ 配套教程：GDCRNATools包

七、技能提升工具

Galaxy（https://usegalaxy.org）
◦ 无需编程的在线分析平台

◦ 包含300+生物信息工具
Cytoscape（https://cytoscape.org）
◦ 网络可视化工具

◦ 教程：https://cytoscape.org/cytoscape-tutorials/

八、综合学习路径

graph TD
A[基础知识] --> B[Linux/Python/R]
A --> C[分子生物学]
B --> D[数据预处理]
C --> D
D --> E[基因组分析]
D --> F[转录组分析]
D --> G[表观遗传分析]
E --> H[变异检测]
F --> I[差异表达]
G --> J[甲基化分析]
H --> K[生物信息解读]
I --> K
J --> K

九、学习建议

三步学习法：
• 基础：Coursera/edX系统课程

• 实践：Rosalind编程练习 + GEO数据集分析

• 进阶：GitHub开源项目参与
必备技能树：
graph LR
核心能力 --> 编程能力
核心能力 --> 统计学基础
核心能力 --> 生物学知识
编程能力 --> Linux系统
编程能力 --> Python/R
编程能力 --> SQL数据库
统计学基础 --> 概率论
统计学基础 --> 假设检验
统计学基础 --> 机器学习
生物学知识 --> 分子生物学
生物学知识 --> 基因组学
生物学知识 --> 病理学基础