生信自學網課程代碼解壓密碼

① 在你看來學習生物信息學有哪些比較好的網站或論壇

生信基礎板塊
這個大板塊可以細分成計算機+統計學+生物學+可視化+醫學+測序基礎，參與進來並不需要多麼高深的知識水平，無論處於哪個學習階段的小夥伴都可以積極參與。現在這個板塊有版主兩名，大家可以直接站內聯系他們跟他們一起探索板塊建設方案，在大方向不變的前提下，可以自由發揮。保證每一個基礎知識都有一個長期更新的目錄，根據現在的參與人手情況來合理安排這個基礎知識學習計劃，現在做得比較好的是統計學基礎這個板塊，如下：其它板塊努力向這個板塊靠齊，即使有些基礎知識點還沒有整理好，也可以先列到目錄裡面，還可以給一些基礎知識學習的視頻，書籍，等等學習資源的推薦，但不要硬生生的給一個鏈接，要給出一些理由及大致的介紹。理想的目標是至少有一百名積極參與的初學者，在我們的影響下都打下了扎實的基礎，而且順便做好了整理及分享的工作，造福後人。

② 自學生信分析要多長時間

一個星期左右。

如果學習操作時間足夠，而且是基於別人寫好的分析流程，估計幾天就可以完成了，例如我們以細胞焦亡的純生信分析為例：

1、數據下載與整理。

2、差異分析。

3、進行腫瘤分型，並且進行生存分析。

4、構建模型，計算risk score, risk score結合臨床因素分析。

5、根據risk score分組做差異分析，並且用得到的差異基因做GO、KEGG富集分析。

6、進行免疫相關的分析。

做上面的分析就可以對著參考範文寫文章了，到底做完上面的分析需要多久呢？如果是基於別人寫好的操作流程，並且有人指導的話，及時解決代碼報錯的話。

零基礎的人可以三天內完成這些操作；如果是熟練操作的話，估計不用一個上午就可以完成這些分析，一個星期左右就可以出文章。

如果你是零基礎的話，又不是基於別人弄好的操作流程進行操作的話，可能安裝軟體或者數據下載都要好幾個月，把所有的分析流程都弄好，估計要一年半載都不行。一般一個研究熱點經過一兩年肯定爛大街了，後面的人想發就變得非常困難。

③ 生信小白如何自學編程不跑偏

1、需要的基礎是會普車操作，高一數學水平! 2、就近原則找自己能經常操作的數控機床學習這種系統的編程! 3、找到系統對應的廠家系統說明書或網站，作為重要參考資源! 4、了解其他系統的不同點，增加知識的廣闊度!

④ 生物信息學本科階段學習哪些課程

生物信息專業

培養目標：本專業培養德智體美全面發展，具備生物信息學的基本理論、基本知識和基本技能，並能在高校或科研機構和政府機構及相關行業的企業、事業部門等從事生物信息和生物信息軟體、產品的研究與教學、生產與開發、經營與管理等方面工作的復合型科技人才，以及為相關專業輸送高水平的研究生。
專業特色：生物信息學是分子生物學和計算機科學相互交叉形成的新興前沿學科。本專業是根據21世紀最具市場活力的新興生物信息產業市場需求而設置的新專業。培養具有計算機技術背景，通曉分子生物學知識，熟練運用生物信息處理軟體的生物學——計算機兩棲復合應用型高級專業技術人才。本專業所屬院系與之相關的學科有省重點學科3個，博士點2個，碩士點5個；所培養的學生在分子遺傳與基因工程、生物信息處理與應用、計算機應用等領域具有顯著的優勢和特色。
就業前景：本專業是二十一世紀最具發展前景的專業之一，學生畢業後可在高校和科研院所從事生物信息相關的研究和教育工作，各級人民政府及其下屬單位從事生物信息和基因產品的行政管理工作，能在相關行業的企事業部門從事與生物信息有關的應用研究、軟體開發、生產管理、技術推廣等工作。
主要課程：生物學、分子生物學、生物信息學、生物信息資料庫原理與應用、生物信息軟體及應用、信息科學原理、計算機應用基礎、計算機高級語言、信息組織學、信息系統分析與設計、人工智慧與專家系統、計算機網路等。
另外要會編程，學幾個語言，C++或JAVA，再學個Perl，還最好會Linux

生物專業的課，要學好細胞，遺傳，分子生物學

考研的話，大多考生化、分子、細胞或離散中的兩門

大學里的生物工程排行榜
建議你去看看這里的信息

http://bbs.rank98.com/read.php?tid=2671&fpage=1
http://e.qq.com/zt/2005/dxphb/paihang.htm
http://learning.sohu.com/6/0104/17/blank218541753.shtml

沒有找到生物工程專業的排名，但是我了解的，北大在這個方面是最好的。

⑤ 如何自學生物信息學

首先得了解生物信息學做什麼。推薦一本入門的書：《探索基因組學、蛋白質組學和生物信息學》，這本書基本上把現在用到的生物信息的基本技術講了一遍。
然後是學會如何應用現有的工具。現在有很多已經寫好的工具，只要會看幫助文檔，對於解決手頭的工作是提供了相當大的幫助。
學習一門語言。python,perl,R,都可以，只要能夠幫自己解決問題就好。

⑥ 學習生物信息學，需要怎樣配置的電腦

特地去網路了生物信息學，多用於數據統計。我也是大學生，對電腦市場有些了解，希望可以幫到你。
一、配置建議
（1）處理器：i5-5200U以上，例如i5-6300HQ（高壓版性能高，但多用於游戲本）、i5-7500U（建議）。
（2）顯卡：GT系列以上，例如GT920MX、GT930MX、GT940MX（建議），更高性能的有GTX940M、GTX950M等。
（3）內存：4G DDR4 2133MHz（建議）。
（4）硬碟：1T 機械硬碟（HDD）（建議），有條件的可以搭配128G固態硬碟（SSD），有助於提升系統流暢度。
二、價格建議
這類筆記本通常價格在3299到5999元，屬於商務本、輕薄本。
三、型號建議
聯想小新、華碩頑石、惠普暢遊人、三星(4299元以內）。
其餘像宏基、神舟這些二線品牌就不推薦了。

⑦ 什麼人適合學習生物信息學

晚上好！很高興為您解答：首先是有興趣學習這個專業，其次有一顆堅持不懈的精神。
就業前景：在科研機構、高等學校、醫療醫葯、環境保護等相關部門從事教學、科研、管理、疾病分子診斷、葯物設計、生物軟體開發、環境微生物檢測等工作。
就生物信息學學科來講，前景十分廣闊。這是研究生命本質的學科，其目的是期望從基因序列上解開一切生物的基本奧秘,從結構上獲得生命的生理機制,這從哲學上來看是期望從分子層次上解釋人類的所有行為和功能，只是難度很大。
總的來說，做科研前景較好，不做科研只能找比較一般的工作。

⑧ 生物信息學是干什麼的

生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。

它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

生物信息學經歷的階段：

1、前基因組時代（20世紀90年代前） 這一階段主要是各種序列比較演算法的建立、生物資料庫的建立、檢索工具的開發以及DNA和蛋白質序列分析等。

2、基因組時代（20世紀90年代後至2001年） 這一階段主要是大規模的基因組測序，基因識別和發現，網路資料庫系統地建立和交互界面工具的開發等。

3、後基因組時代（2001至今） 隨著人類基因組測序工作的完成，各種模式生物基因組測序的完成，生物科學的發展已經進入了後基因組時代，基因組學研究的重心由基因組的結構向基因的功能轉移。

(8)生信自學網課程代碼解壓密碼擴展閱讀：

生物信息學專業：

主幹課程：普通生物學、生物化學、分子生物學、遺傳學、生物信息學、計算生物學、基因組學、生物晶元原理與技術、蛋白質組學、模式識別與預測、資料庫系統原理、Linux基礎及應用、生物軟體及資料庫、Perl編程基礎等。

就業前景：學生畢業後可在各級生物信息學的研究機構、高等學校、企事業單位以及在研究和成果產業化過程中涉及到生物信息學的相關部門，從事科學研究、教學和管理工作。

學生主要學習生物信息學的基本理論和方法，受到相關科學實驗和科學思維的基本訓練，具有較好的分子生物學、計算機科學與技術、數學和統計學素養，具備生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有較好的業務素質。

網路-生物信息學

網路-生物信息學專業

⑨ 學習生物信息學專業研究生，一般需要學哪些數學課程

生物信息學中數學佔了很大的比重。統計學，包括多元統計學，是生物信息學的數學基礎之一；概率論與隨機過程理論，如隱馬爾科夫鏈模型（HMM），在生物信息學中有重要應用；其他如用於序列比對的運籌學；蛋白質空間結構預測和分子對接研究中採用的最優化理論；研究DNA超螺旋結構的拓撲學；研究遺傳密碼和DNA序列的對稱性方面的群論等等.總之，各種數學理論或多或少在生物學研究中起到了相應的作用.但並非所有的數學方法在引入生物信息學中都能普遍成立的。
生物信息學(Bioinformatics)是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而復雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。

⑩ 生物信息學的機器學習

生物信息的大規模給數據挖掘提出了新課題和挑戰，需要新的思想的加入.常規的計算機演算法仍可以應用於生物數據分析中，但越來越不適用於序列分析問題.究其原因，是由於生物系統本質上的模型復雜性及缺乏在分子層上建立的完備的生命組織理論.西蒙曾給出學習的定義：學習是系統的變化，這種變化可使系統做相同工作時更有效。機器學習的目的是期望能從數據中自動地獲得相應的理論，通過採用如推理，模型擬合及從樣本中學習，尤其適用於缺乏一般性的理論，雜訊模式，及大規模數據集.因此，機器學習形成了與常規方法互補的可行的方法.機器學習使得利用計算機從海量的生物信息中提取有用知識，發現知識成為可能.機器學習方法在大樣本，多向量的數據分析工作中發揮著日益重要的作用，而大量的基因資料庫處理需要計算機能自動識別，標注，以避免即耗時又花費巨大的人工處理方法.早期的科學方法——觀測和假設——面對高數據的體積，快速的數據獲取率和客觀分析的要求——已經不能僅依賴於人的感知來處理了.因而，生物信息學與機器學習相結合也就成了必然.機器學習中最基本的理論框架是建立在概率基礎上的，從某種意義來說，是統計模型擬合的延續，其目的均為提取有用信息.機器學習與模式識別和統計推理密切相關.學習方法包括數據聚類，神經網路分類器和非線性回歸等等.隱馬爾可夫模型也廣泛用於預測DNA的基因結構.研究重心包括：1）觀測和探索有趣的現象.ML研究的焦點是如何可視化和探索高維向量數據.一般的方法是將其約簡至低維空間，如常規的主成分分析（PCA），核主成分分析（KPCA），獨立成分分析（Independent component analysis），局部線性嵌套（LocallyLinear embedding）.2）生成假設和形式化模型來解釋現象[6].大多數聚類方法可看成是擬合向量數據至某種簡單分布的混合.在生物信息學中聚類方法已經用於microarray數據分析中，癌症類型分類及其他方向中.機器學習也用於從基因資料庫中獲得相應的現象解釋.機器學習加速了生物信息學的進展，也帶了相應的問題.機器學習方法大多假定數據符合某種相對固定的模型，而一般數據結構通常是可變的，在生物信息學中尤其如此，因此，有必要建立一套不依賴於假定數據結構的一般性方法來尋找數據集的內在結構.其次，機器學習方法中常採用黑箱操作，如神經網路和隱馬爾可夫模型，對於獲得特定解的內在機理仍不清楚.