生信學習資料
自學生信不求人，現在網上資料越來越豐富，但是資料多也意味著魚龍混雜，并且讓人無從選擇。正確做法應該是，找一個適合自己且完善靠譜的學習資料，從頭到尾跟一遍，代碼敲一遍&一遍^n 次，這里精選了一些課程供大家參考（部分收費，按需自取，想白嫖的白嫖，想給作者恰飯的給作者恰飯)，這里推薦作者自己踩過坑（學過），并且覺得還不錯的資料，也給自己梳理一下資料。
這部分的資料不一定適合所有人，資料不在多在于精。這份資料更加傾向于推薦給生信使用者，生信業余愛好者以及要轉行生信的同志們，若要深入了解生信那么還有很多基礎需要補充如數學，計算機等理論實戰知識。
為什么要學生信
- 大數據時代的潮流席卷每一個學科，自基因組測序成本下來后，每個實驗室難免都會去測一下物種的基因組尤其是微生物的，技術的發展必然帶來數據的膨脹，測序拿到的結果都有很多文件，很多文本數字信息，重復勞動 + 統計學分析，不學點生信怎么夠時間完成科研KPI（一些有經費的課題組可以外包業務，但是課題組經費有限老板的就不一定愿意每個樣品加錢去買數據分析的服務了）；
- 為了更好地與技術人員溝通，即使自己真的不需要動手做生信的數據分析，也要具備理解數據和與技術人員溝通的能力，知道數據的處理是否合理（
統計學合理，生物學意義解釋得通，能解決科學問題）
理論部分
實操視頻課推薦（實際上都是理論實踐相結合的）
公眾號
- 生信菜鳥團：有很多數據處理的小技巧；
- 宏基因組：偏向環境微生物，人體微生物方向；
- 基因學苑： 偏重微生物組數據分析；
- biobabble：Y叔大名必須曉，專注于寫R包可視化以及R的數據處理。
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生信技能樹：癌癥分析，醫學生信分析都可，就是真核的基因組。
PS：上述的這些公眾號均有各種語言基礎，如linux，R，Python等等，而且也會吐槽一些離譜的數據分析論文，以助大家理性看待現存的SCI
書籍
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biostar handbook！強烈推薦沒有之一，理論與實際相結合，全書讀完，能知道要對數據作何種處理，為什么要這么做，并且對數據會有批判性，不盲目相信測序的數據結果。全書以問題引導式的方式來進行教學，看懂英文版的話能看到不少業內吐槽哈哈哈??（我已經快學完了，做了不少筆記，也記錄了一些書本中的更新，一遍下來酣暢淋漓！！??）
英文版biostar handbook :要付費哦，注冊一下好像可以領16版免費的pdf，一些鏈接有點失效，使用工具可能有點過時，但可讀性依然很強，畢竟經典理論經得起時間的推敲。
國內授權翻譯-生信媛：國人翻譯的，微信公眾號可看，美中不足，翻譯的內容不是全的，大家按需看教程。
biostar handbook
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生物信息學與功能基因組學：了解生物信息學中的算法，適合有一定基礎并且想深入學習或者是研究中遇到情況需要探究生物信息工具原理的小伙伴閱讀。
生物信息學與功能基因組學中文影印版
習題集
- ?? 你的課題 ，最好的練習題永遠是課題的需求，因為不做就畢不了業，這個動力還不夠嗎？？？
- Rosalind出的生信題目-python
- https://bioinformaticsdotca.github.io/CSHL_2019
- 孟浩巍生物信息學100個基礎問題
- 生信技能樹生物信息學習題
其他學習網站
編程語言學習
python:codecademy.com/learn/learn-python
datacamp：（一個互動式學習網站，需要付費，R包現在增加了）
coursera 入門課程：programming meets biology (coursera free),基因組數據科學
edx : R statistic for biology (哈佛出品)
加拿大的生信研究所課程
想多接觸英文教程的或者海外的同志考慮一下這些網站吧
上面的資料選一個自己看完，多練習，不做實驗敲敲代碼解解壓！
踩坑不易，看官不來個贊嗎？??
