生信自学网课程代码解压密码

① 在你看来学习生物信息学有哪些比较好的网站或论坛

生信基础板块
这个大板块可以细分成计算机+统计学+生物学+可视化+医学+测序基础，参与进来并不需要多么高深的知识水平，无论处于哪个学习阶段的小伙伴都可以积极参与。现在这个板块有版主两名，大家可以直接站内联系他们跟他们一起探索板块建设方案，在大方向不变的前提下，可以自由发挥。保证每一个基础知识都有一个长期更新的目录，根据现在的参与人手情况来合理安排这个基础知识学习计划，现在做得比较好的是统计学基础这个板块，如下：其它板块努力向这个板块靠齐，即使有些基础知识点还没有整理好，也可以先列到目录里面，还可以给一些基础知识学习的视频，书籍，等等学习资源的推荐，但不要硬生生的给一个链接，要给出一些理由及大致的介绍。理想的目标是至少有一百名积极参与的初学者，在我们的影响下都打下了扎实的基础，而且顺便做好了整理及分享的工作，造福后人。

② 自学生信分析要多长时间

一个星期左右。

如果学习操作时间足够，而且是基于别人写好的分析流程，估计几天就可以完成了，例如我们以细胞焦亡的纯生信分析为例：

1、数据下载与整理。

2、差异分析。

3、进行肿瘤分型，并且进行生存分析。

4、构建模型，计算risk score, risk score结合临床因素分析。

5、根据risk score分组做差异分析，并且用得到的差异基因做GO、KEGG富集分析。

6、进行免疫相关的分析。

做上面的分析就可以对着参考范文写文章了，到底做完上面的分析需要多久呢？如果是基于别人写好的操作流程，并且有人指导的话，及时解决代码报错的话。

零基础的人可以三天内完成这些操作；如果是熟练操作的话，估计不用一个上午就可以完成这些分析，一个星期左右就可以出文章。

如果你是零基础的话，又不是基于别人弄好的操作流程进行操作的话，可能安装软件或者数据下载都要好几个月，把所有的分析流程都弄好，估计要一年半载都不行。一般一个研究热点经过一两年肯定烂大街了，后面的人想发就变得非常困难。

③ 生信小白如何自学编程不跑偏

1、需要的基础是会普车操作，高一数学水平! 2、就近原则找自己能经常操作的数控机床学习这种系统的编程! 3、找到系统对应的厂家系统说明书或网站，作为重要参考资源! 4、了解其他系统的不同点，增加知识的广阔度!

④ 生物信息学本科阶段学习哪些课程

生物信息专业

培养目标：本专业培养德智体美全面发展，具备生物信息学的基本理论、基本知识和基本技能，并能在高校或科研机构和政府机构及相关行业的企业、事业部门等从事生物信息和生物信息软件、产品的研究与教学、生产与开发、经营与管理等方面工作的复合型科技人才，以及为相关专业输送高水平的研究生。
专业特色：生物信息学是分子生物学和计算机科学相互交叉形成的新兴前沿学科。本专业是根据21世纪最具市场活力的新兴生物信息产业市场需求而设置的新专业。培养具有计算机技术背景，通晓分子生物学知识，熟练运用生物信息处理软件的生物学——计算机两栖复合应用型高级专业技术人才。本专业所属院系与之相关的学科有省重点学科3个，博士点2个，硕士点5个；所培养的学生在分子遗传与基因工程、生物信息处理与应用、计算机应用等领域具有显着的优势和特色。
就业前景：本专业是二十一世纪最具发展前景的专业之一，学生毕业后可在高校和科研院所从事生物信息相关的研究和教育工作，各级人民政府及其下属单位从事生物信息和基因产品的行政管理工作，能在相关行业的企事业部门从事与生物信息有关的应用研究、软件开发、生产管理、技术推广等工作。
主要课程：生物学、分子生物学、生物信息学、生物信息数据库原理与应用、生物信息软件及应用、信息科学原理、计算机应用基础、计算机高级语言、信息组织学、信息系统分析与设计、人工智能与专家系统、计算机网络等。
另外要会编程，学几个语言，C++或JAVA，再学个Perl，还最好会Linux

生物专业的课，要学好细胞，遗传，分子生物学

考研的话，大多考生化、分子、细胞或离散中的两门

大学里的生物工程排行榜
建议你去看看这里的信息

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

没有找到生物工程专业的排名，但是我了解的，北大在这个方面是最好的。

⑤ 如何自学生物信息学

首先得了解生物信息学做什么。推荐一本入门的书：《探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学》，这本书基本上把现在用到的生物信息的基本技术讲了一遍。
然后是学会如何应用现有的工具。现在有很多已经写好的工具，只要会看帮助文档，对于解决手头的工作是提供了相当大的帮助。
学习一门语言。python,perl,R,都可以，只要能够帮自己解决问题就好。

⑥ 学习生物信息学，需要怎样配置的电脑

特地去网络了生物信息学，多用于数据统计。我也是大学生，对电脑市场有些了解，希望可以帮到你。
一、配置建议
（1）处理器：i5-5200U以上，例如i5-6300HQ（高压版性能高，但多用于游戏本）、i5-7500U（建议）。
（2）显卡：GT系列以上，例如GT920MX、GT930MX、GT940MX（建议），更高性能的有GTX940M、GTX950M等。
（3）内存：4G DDR4 2133MHz（建议）。
（4）硬盘：1T 机械硬盘（HDD）（建议），有条件的可以搭配128G固态硬盘（SSD），有助于提升系统流畅度。
二、价格建议
这类笔记本通常价格在3299到5999元，属于商务本、轻薄本。
三、型号建议
联想小新、华硕顽石、惠普畅游人、三星(4299元以内）。
其余像宏基、神舟这些二线品牌就不推荐了。

⑦ 什么人适合学习生物信息学

晚上好！很高兴为您解答：首先是有兴趣学习这个专业，其次有一颗坚持不懈的精神。
就业前景：在科研机构、高等学校、医疗医药、环境保护等相关部门从事教学、科研、管理、疾病分子诊断、药物设计、生物软件开发、环境微生物检测等工作。
就生物信息学学科来讲，前景十分广阔。这是研究生命本质的学科，其目的是期望从基因序列上解开一切生物的基本奥秘,从结构上获得生命的生理机制,这从哲学上来看是期望从分子层次上解释人类的所有行为和功能，只是难度很大。
总的来说，做科研前景较好，不做科研只能找比较一般的工作。

⑧ 生物信息学是干什么的

生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。

它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

生物信息学经历的阶段：

1、前基因组时代（20世纪90年代前） 这一阶段主要是各种序列比较算法的建立、生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等。

2、基因组时代（20世纪90年代后至2001年） 这一阶段主要是大规模的基因组测序，基因识别和发现，网络数据库系统地建立和交互界面工具的开发等。

3、后基因组时代（2001至今） 随着人类基因组测序工作的完成，各种模式生物基因组测序的完成，生物科学的发展已经进入了后基因组时代，基因组学研究的重心由基因组的结构向基因的功能转移。

(8)生信自学网课程代码解压密码扩展阅读：

生物信息学专业：

主干课程：普通生物学、生物化学、分子生物学、遗传学、生物信息学、计算生物学、基因组学、生物芯片原理与技术、蛋白质组学、模式识别与预测、数据库系统原理、Linux基础及应用、生物软件及数据库、Perl编程基础等。

就业前景：学生毕业后可在各级生物信息学的研究机构、高等学校、企事业单位以及在研究和成果产业化过程中涉及到生物信息学的相关部门，从事科学研究、教学和管理工作。

学生主要学习生物信息学的基本理论和方法，受到相关科学实验和科学思维的基本训练，具有较好的分子生物学、计算机科学与技术、数学和统计学素养，具备生物信息的收集、分析、挖掘、利用等方面的基本能力，具有较好的业务素质。

网络-生物信息学

网络-生物信息学专业

⑨ 学习生物信息学专业研究生，一般需要学哪些数学课程

生物信息学中数学占了很大的比重。统计学，包括多元统计学，是生物信息学的数学基础之一；概率论与随机过程理论，如隐马尔科夫链模型（HMM），在生物信息学中有重要应用；其他如用于序列比对的运筹学；蛋白质空间结构预测和分子对接研究中采用的最优化理论；研究DNA超螺旋结构的拓扑学；研究遗传密码和DNA序列的对称性方面的群论等等.总之，各种数学理论或多或少在生物学研究中起到了相应的作用.但并非所有的数学方法在引入生物信息学中都能普遍成立的。
生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。

⑩ 生物信息学的机器学习

生物信息的大规模给数据挖掘提出了新课题和挑战，需要新的思想的加入.常规的计算机算法仍可以应用于生物数据分析中，但越来越不适用于序列分析问题.究其原因，是由于生物系统本质上的模型复杂性及缺乏在分子层上建立的完备的生命组织理论.西蒙曾给出学习的定义：学习是系统的变化，这种变化可使系统做相同工作时更有效。机器学习的目的是期望能从数据中自动地获得相应的理论，通过采用如推理，模型拟合及从样本中学习，尤其适用于缺乏一般性的理论，噪声模式，及大规模数据集.因此，机器学习形成了与常规方法互补的可行的方法.机器学习使得利用计算机从海量的生物信息中提取有用知识，发现知识成为可能.机器学习方法在大样本，多向量的数据分析工作中发挥着日益重要的作用，而大量的基因数据库处理需要计算机能自动识别，标注，以避免即耗时又花费巨大的人工处理方法.早期的科学方法——观测和假设——面对高数据的体积，快速的数据获取率和客观分析的要求——已经不能仅依赖于人的感知来处理了.因而，生物信息学与机器学习相结合也就成了必然.机器学习中最基本的理论框架是建立在概率基础上的，从某种意义来说，是统计模型拟合的延续，其目的均为提取有用信息.机器学习与模式识别和统计推理密切相关.学习方法包括数据聚类，神经网络分类器和非线性回归等等.隐马尔可夫模型也广泛用于预测DNA的基因结构.研究重心包括：1）观测和探索有趣的现象.ML研究的焦点是如何可视化和探索高维向量数据.一般的方法是将其约简至低维空间，如常规的主成分分析（PCA），核主成分分析（KPCA），独立成分分析（Independent component analysis），局部线性嵌套（LocallyLinear embedding）.2）生成假设和形式化模型来解释现象[6].大多数聚类方法可看成是拟合向量数据至某种简单分布的混合.在生物信息学中聚类方法已经用于microarray数据分析中，癌症类型分类及其他方向中.机器学习也用于从基因数据库中获得相应的现象解释.机器学习加速了生物信息学的进展，也带了相应的问题.机器学习方法大多假定数据符合某种相对固定的模型，而一般数据结构通常是可变的，在生物信息学中尤其如此，因此，有必要建立一套不依赖于假定数据结构的一般性方法来寻找数据集的内在结构.其次，机器学习方法中常采用黑箱操作，如神经网络和隐马尔可夫模型，对于获得特定解的内在机理仍不清楚.