今天给各位分享生物专业如何从零信息学基础开始自学生物信息学？的知识，其中也会对带你的数学水平提到周老师眼中大二下的水平进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文导读目录：
1、药物与生信的看过来，你离高分文章或许只差这一步！
2、Get“趋化因子”这个潜力无限的科研热点，助你提升生信分析文章创新性，快进来看看！
3、生物专业如何从零信息学基础开始自学生物信息学？
专题一：CADD计算机辅助药物设计专题
专题二：AIDD人工智能药物发现与设计专题
专题三：蛋白质晶体结构解析专题
专题四：机器学习与代谢组学专题助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊杂志！（在药物研发、药物发现、生信分析的新技术加持下，用更少的经费，发更高质量的文章）
CADD计算机辅助药物设计
依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果，针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征，以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的相互作用，考察药物与靶点的结构互补、性质互补等，设计出合理的药物分子。它是设计和优化先导化合物的方法，CADD的应用，包括基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）、高通量虚拟筛选（HTVS）等技术，突破了传统的先导物发现模式，极大地促进了先导化合物发现和优化。特别是在食品、生物、化学、医药、植物、疾病方面应用广泛！靶点的发现与确证是现代新药研发的第一步，也是新药创制过程中的瓶颈之一。CADD的应用可以加快靶点发现的速度，提高靶点发现的准确度，从而推进新药研发。
AIDD人工智能药物发现与设计
是近年来非常火热的技术应用，且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中，为新药发现与开发带来了极大的助力。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展，运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染，为治疗新冠提供了新思路。倾向于机器对数据库信息的自我学习，可以对数据进行提取和学习，一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径，同时还会带来很多全新的结构，为药物发现打破常规的结构壁垒。
蛋白质晶体结构解析
近年来结构生物学发展迅速并和其他学科相互渗透交叉,特别是受到结构基因组学等热点学科的极大带动。作为结构生物学的基本手段和技术,蛋白质晶体学从解析简单的蛋白质三维结构延伸到解决各类生物大分子及复合物结构,并更加注重研究结构与功能之间的相互关系,派生出诸如基于结构的药物设计等应用性很强的分支。生物技术及计算机技术的飞速发展,尤其是高通量技术在生物学领域的应用,为蛋白质晶体学带来了全新的概念和更加广阔的前景
机器学习代谢组学
代谢组学是通过比较对照组和实验组，以寻找代谢谱差异的研究方法，近年来，代谢组学在疾病诊断，病理研究，新药开发，药物毒理学，动植物、微生物，营养学等医学与人类健康和疾病密切相关的领域有着广泛的应用，在复杂数据中，人工智能算法用于生物标志物挖掘的组合是解决问题和实施健康科学新技术的常用方法。利用机器学习作为从质谱数据中识别疾病的手段，旨在开发诊断和预后生物标志物、治疗靶点和患者管理系统目标CADD计算机辅助药物设计课程：让学员能够掌握包括PDB数据库、靶点蛋白、蛋白质-配体、蛋白-配体小分子、蛋白-配体结构、notepad的介绍和使用、分子对接、蛋白-配体对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白对接、蛋白-多糖分子对接、蛋白-水合对接、Linux安装、gromacs分子动力学全程实操、溶剂化分子动力学模拟AIDD人工智能药物发现与设计课程：让学员了解药物发现的前沿背景，学习人工智能领域的各类常见算法，熟悉工具包的安装与使用，掌握一定的算法编程能力，能够运用计算机方法研究药物相关问题。通过大量的案例讲解和实践操作，具备一定的AIDD模型构建和数据分析能力。蛋白质晶体结构解析课程：让学员了解蛋白质晶体结构解析的原理、方法与技术，学习分子克隆、蛋白表达纯化、蛋白结晶方法、软件安装，蛋白结构数据处理，得到高分辨率的蛋白晶体结构。使学员通过本次课程的学习，很轻松地解析出蛋白晶体结构，并进行晶体结构的精修。
机器学习代谢组学:熟悉代谢组学和机器学习相关硬件和软件；熟悉代谢组学从样本处理到数据分析的全流程；能复现至少1篇CNS或子刊级别的代谢组学文章图片。对象全国各大高校、企业、科研院所从事人工智能、生命科学、代谢工程、有机合成、天然产物、药物、生物信息学、植物学，动物学、化学化工，医学、基因组学、农业科学、植物学、动物学，临床医学、食品科学与工程、肿瘤免疫与靶向治疗、 全基因组泛癌分析、人黏连蛋白折叠基因组机、病毒检测、功能基因组、遗传图谱、基因挖掘变异、代谢组学、蛋白质组学、转录组学、生物医学、癌症、核酸、毒物学等研究科研人员及爱好者。专家CADD主讲老师来自国内高校、中科院等单位，老师主要擅长深度学习、机器学习、药物虚拟筛选、计算机辅助药物设计、人工智能药物发现、分子对接、分子动力学等方面的研究，在我们单位长期进行授课，讲课内容和授课方式以及敬业精神受到参会学员 的一致认可和高度评价
AIDD授课老师老师，有十余年的计算机算法研究和程序设计经验。研究方向涉及生物信息学，深度学习，药物靶标识别，药物不良反应等。参与了国自然基金2项，主持了省厅级科研项目3项。一作身份发表SCI论文数篇，包括BMC Bioinformatics, Journal of Biomedical Informatics, International Journal of Molecular Sciences等知名期刊。
蛋白质晶体结构解析主讲老师为国内985、双一流大学，主要擅长多种分子克隆技术、深度学习、机器学习、蛋白质的表达纯化、蛋白晶体的生长及优化、Ubuntu系统操作、蛋白晶体结构的解析及精修。
机器学习代谢组学主讲老师来自985高校神经科学博士，主要利用代谢组学、转录组学和分子生物学等技术研究神经内科慢性病的发病机制和生物标志物。擅长高效液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术进行非靶向和靶向代谢组学从样本制备到数据分析的全流程研究，以及多组学大数据的生物信息学整合分析。5年内在J Clin Invest, EBioMedicine, Cell Death Dis, Cell Death Discov, Nanotoxicology等杂志发表SCI论文10篇。
CADD计算机辅助药物设计
第一天上午背景与理论知识以及工具准备
1.PDB数据库的介绍和使用
1.1数据库简介
1.2靶点蛋白的结构查询与选取
1.3靶点蛋白的结构序列下载
1.4靶点蛋白的下载与预处理
1.5批量下载蛋白晶体结构
2.Pymol的介绍与使用
2.1软件基本操作及基本知识介绍
2.2蛋白质-配体相互作用图解
2.3蛋白-配体小分子表面图、静电势表示
2.4蛋白-配体结构叠加与比对
2.5绘制相互作用力
3.notepad的介绍和使用
3.1 优势及主要功能介绍
3.2 界面和基本操作介绍
3.3插件安装使用
一般的蛋白
-配体分子对接讲解
1.对接的相关理论介绍
1.1分子对接的概念及基本原理
1.2分子对接的基本方法
1.3分子对接的常用软件
1.4分子对接的一般流程
2.常规的蛋白-配体对接
2.1收集受体与配体分子
2.2复合体预构象的处理
2.3准备受体、配体分子
2.4蛋白-配体对接
2.5对接结果的分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
虚拟筛选
1.小分子数据库的介绍与下载
2.相关程序的介绍
2.1 openbabel的介绍和使用
2.2 chemdraw的介绍与使用
3.虚拟筛选的前处理
4.虚拟筛选的流程及实战演示
案例：筛选新冠病毒主蛋白酶抑制剂
5.结果分析与作图
6.药物ADME预测
6.1ADME概念介绍
6.2预测相关网站及软件介绍
6.3预测结果的分析
拓展对接的使用方法
1.蛋白-蛋白对接
1.1蛋白-蛋白对接的应用场景
1.2相关程序的介绍
1.3目标蛋白的收集以及预处理
1.4使用算例进行运算
1.5关键残基的预设
1.6结果的获取与文件类型
1.7结果的分析
以目前火热的靶点
PD-1/PD-L1等为例。
2.涉及金属酶蛋白的对接
2.1 金属酶蛋白-配体的背景介绍
2.2蛋白与配体分子的收集与预处理
2.3金属离子的处理
2.4金属辅酶蛋白-配体的对接
2.5结果分析
以人类法尼基转移酶及其抑制剂为例
3.蛋白-多糖分子对接
4.1蛋白-多糖相互作用
4.2对接处理的要点
4.3蛋白-多糖分子对接的流程
4.4蛋白-多糖分子对接
4.5相关结果分析
α-糖苷转移酶和多糖分子对接为例
5.核酸-小分子对接
5.1核酸-小分子的应用现状
5.2相关的程序介绍
5.3核酸-小分子的结合种类
5.4核酸-小分子对接
5.5相关结果的分析
以人端粒
g -四链和配体分子对接为例。
操作流程介绍及实战演示
拓展对接的使用方法
1.柔性对接
1.1柔性对接的使用场景介绍
1.2柔性对接的优势
1.3蛋白-配体的柔性对接
重点：柔性残基的设置方法
1.4相关结果的分析
以周期蛋白依赖性激酶
2（CDK2）与配体1CK为例
2.共价对接
2.1两种共价对接方法的介绍
2.1.1柔性侧链法
2.1.2两点吸引子法
2.2蛋白和配体的收集以及预处理
2.3共价药物分子与靶蛋白的共价对接
2.4结果的对比
以目前火热的新冠共价药物为例。
3.蛋白-水合对接
3.1水合作用在蛋白-配体相互作用中的意义及方法介绍
3.2蛋白和配体的收集以及预处理
3.3对接相关参数的准备
重点：水分子的加入和处理
3.4蛋白-水分子-配体对接
3.5结果分析
以乙酰胆碱结合蛋白
(AChBP)与尼古丁复合物为例
分子动力学模拟（linux与gromacs使用安装）
1. linux系统的介绍和简单使用
1.1 linux常用命令行
1.2 linux上的常用程序安装
1.3 体验：如何在linux上进行虚拟筛选
2.分子动力学的理论介绍
2.1分子动力学模拟的原理
2.2分子动力学模拟的方法及相关程序
2.3相关力场的介绍
3.gromacs使用及介绍
重点：主要命令及参数的介绍
4.origin介绍及使用
溶剂化分子动力学模拟的执行
1.一般的溶剂化蛋白的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.结构的能量最小化
4.对体系的预平衡
5.无限制的分子动力学模拟
6.分子动力学结果展示与解读
以水中的溶菌酶为例
蛋白-配体分子动力学模拟的执行
1.蛋白-配体在分子动力学模拟的处理流程
2.蛋白晶体的准备
3.蛋白-配体模拟初始构象的准备
4.配体分子力场拓扑文件的准备
4.1 高斯的简要介绍
4.2 ambertool的简要介绍
4.3生成小分子的力场参数文件
5.对复合物体系温度和压力分别限制的预平衡
6.无限制的分子动力学模拟
7.分子动力学结果展示与解读
8.轨迹后处理及分析
以新冠病毒蛋白主蛋白酶靶点及相关抑制剂为例
下方为部分案例图：
AIDD人工智能药物发现与设计
（第一天）
人工智能与药物发现
用工具的介绍与安装
从CADD到AIDD的介绍
1.计算机辅助药物设计(CADD)简介
1.2.分子对接与分子动力学背景介绍
1.3.人工智能药物发现(AIDD)简介
2.机器学习与深度学习在药物发现中的背景介绍
2.1药物发现与设计
2.2基于结构的药物发现与设计
2.3基于配体的药物发现与设计
3.1Anaconda3/Pycharm安装
3.2python 编程基础
3.3Pandas基础
3.4NumPy基础
3.5RDKit基础
3.6Pytorch基础
3.7Tensorflow基础
3.8DeepChem基础
（第二天）
机器学习与药物发现(分类任务)
1.分类模型的构建与应用
1.1逻辑回归算法原理
1.2朴素贝叶斯算法原理
1.3k最近邻算法原理
1.4支持向量机算法原理
1.5随机森林算法原理
1.6梯度提升算法原理
1.7多层感知机算法原理
1.8特征工程
1.9缺失值填补
2.特征归一化
2.1变量筛选
2.2模型评估方法
2.3交叉验证
2.4外部验证
3.分类模型的常用评价指标
3.1混淆矩阵
3.2准确率
3.3敏感性
3.4特异性
3.5模型选择
3.6格点搜索超参数调优
3.7k折交叉验证
分类模型的实例讲解与练习，以给定数据集为例，讲解基于以上机器学习算法的生物活性或ADMET性质预测模型。引导学员构建自己的数据模型，并用于小分子化合物的活性或ADMET性质预测。
（第三天）
机器学习与药物发现(回归任务)
1.随机森林回归
2.支持向量机回归
3.XGboost回归
4.多层感知机回归
5.神经网络回归
6.回归模型的常用评价指标
6.1MSE
6.2RMSE
6.3MAE
6.4R2
QSAR/3D-QSAR模型
以给定数据集为例，讲解基于上述几种机器学习算法构建生物活性如pIC50或ADMET性质预测模型。
（第四天）
深度学习与药物发现
1.深度学习的发展历程与在药物开发中的应用
1.1多层感知机/人工神经网络
1.2基于梯度的学习
1.3反向传播算法
1.4随机梯度下降
1.5卷积神经网络介绍
1.6图神经网络介绍
基于PyTorch的多层感知机算法的实例讲解与练习
以给定数据集为例，讲解基于多层感知机的化合物性质预测模型。
以给定数据集为例，讲解基于卷积神经网络的化合物图像预测分类模型。
以给定数据集为例，讲解基于图神经网络对化合物的毒性分类预测模型。
(第五天)
分子生成模型
1.生成式对抗网络(GANs)的基本原理
1.2生成器
1.3判别器
1.4循环神经网络(RNN)
1.5长短期记忆网络(LSTM)
2.基于上下文的循环神经网络序列建模
3.基于字符串的小分子化合物生成模型
4.基于图数据的小分子化合物生成模型
实例讲解与练习，以给定数据集为例，构建分子生成模型。
蛋白质晶体结构解析
蛋白质结晶前准备
1. 目的蛋白质信息检索（包括实操演示）
1.1 不同种属的蛋白
1.2 蛋白质一级结构的调查
1.3 蛋白质三级结构的预测
1.4 蛋白质理化特性的预测
1.5 蛋白质的配体和共价修饰
2. 分子克隆技术
2.1 目的基因的获取（包括实操演示）
2.2 目的基因的引物设计（包括实操演示）
2.3 传统克隆技术（涉及学习SnapGene软件，包括实操演示）
2.4 无缝克隆技术（涉及学习SnapGene软件，包括实操演示）
以某一基因进行操作演示
3. 利用大肠杆菌表达目的蛋白
3.1 目的蛋白的小量鉴定表达
3.2 目的蛋白的大量表达
3.3 收菌和裂解菌体
3.4 裂解液的离心
3.5 目的蛋白的浓缩
3.6 目的蛋白浓度的测定
4. 真核表达系统
蛋白质结晶技术
1. 蛋白晶体结构的特征
1.1 蛋白晶体的空间格子、晶胞和晶面指标
1.2 蛋白晶体的对称性、点群、晶系和空间群
2. 蛋白质晶体生长的理论知识（详细讲解温度、pH值、离子强度、有机溶剂、沉淀剂，等等，对蛋白晶体生长的影响；影响蛋白质晶型的因素）
3. 蛋白质晶体生长条件的初筛（详细讲解晶体初筛的注意事项）
4. 蛋白质晶体生长条件的优化 （详细讲解晶体优化的方法，包括改变pH值、沉淀剂，等因素）
5. 晶种法优化蛋白质晶体生长条件
6. 蛋白晶体的挑选和防冻液的配制
蛋白晶体衍射数据收集
1. X射线衍射
1.1. X射线衍射原理
1.2. X射线衍射的电子密度
1.3. 晶体结构解析的相角问题
2. 上海光源线站BL18U1、BL19U1和BL02U1收集数据的方法 （重点详细讲解，可能需要更长的时间）
3. 蛋白晶体结构解析软件的安装（包括Ubuntu系统、Phenix软件、CCP4软件、PyMoL软件、XDS软件和Adxv软件）
蛋白晶体结构解析
1.晶体结构的解析
1.1. 晶体结构解析流程
1.2. Index、Intergrate和Scale
1.3. 分子置换技术（包括实操演示）
1.4. 蛋白晶体结构的重建（包括实操演示）
1.5. 蛋白晶体结构的优化（包括实操演示）
2. 晶体结构的精修（涉及COOT软件、Phenix软件和CCP4软件，包括实操演示）
3. 晶体结构质量的评价指标（详细讲解各个评价指标）
4. 蛋白质结构中加入小分子配体
5. 在结构解析过程中，如何利用软件提高分辨率（重点讲解，需要较长的时间）
蛋白晶体结构的提交及展示
1. 从晶体生长到解析，详细剖析提高分辨率的方法（包括示例演示）
2. 蛋白晶体结构数据提交到PDB（包括实操演示）
3. 蛋白晶体结构的展示（包括实操演示）
机器学习代谢组学
A1 代谢物及代谢组学的发展与应用
（1） 代谢生理功能；
（2） 代谢疾病；
（3） 非靶向与靶向代谢组学；
（4） 空间代谢组学与质谱成像（MSI）；
（5） 代谢流与机制研究；
（6） 代谢组学与药物和生物标志物。
A2 代谢组学实验流程简介
A3 色谱、质谱硬件原理
（1） 色谱分析原理；
（2） 色谱的气相、液相和固相；
（3） 色谱仪和色谱柱的选择；
（4） 质谱分析原理及动画演示；
（5） 正、负离子电离模式；
（6） 色谱质谱联用技术；
（7） LC-MS 的液相系统
A4 代谢通路及代谢数据库
（1） 几种经典代谢通路简介；
（2） 能量代谢通路；
（3） 三大常见代谢物库：HMDB、METLIN 和 KEGG;
（4） 代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench 和Metabolights.
（1） 组织、血液和体液样本的提取流程与注意事项；（2） 用 ACN 抽提代谢物的流程与注意事项；
（3） 样本及代谢物的运输与保存问题；
B2 LC-MS 数据质控与搜库
（1） LC-MS 实验过程中 QC 样本的设置方法；
（2） LC-MS 上机过程的数据质控监测和分析；
（3） XCMS 软件数据转换与提峰；
B3 R 软件基础
（1） R 和 Rstudio 的安装；
（2） Rstudio 的界面配置；
（3） R 的基本数据结构和语法；
（4） 下载与加载包；
（5） 函数调用和 debug；
B4 ggplot2
（1） 安装并使用 ggplot2
（2） ggplot2 的画图哲学；
（3） ggplot2 的配色系统；
（4） ggplot2 画组合图和火山图；第三天
机器学习
C1 无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1） 大数据处理中的降维；
（2） PCA 分析作图；
（3） 三种常见的聚类分析：K-means、层次分析与 SOM
（4） 热图和 hcluster 图的 R 语言实现；
C2 一组代谢组学数据的降维与聚类分析的 R 演练
(1) 数据解析；
(2) 演练与操作；
C3 有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1） 数据用 PCA 降维处理后仍然无法找到差异怎么办？
（2） PLS-DA 找出最可能影响差异的代谢物；
（3） VIP score 和 coef 的意义及选择；
（4） 分类算法：支持向量机，随机森林
C4 一组代谢组学数据的分类算法实现的 R 演练
(1) 数据解读；
(2) 演练与操作；
D1 代谢组学数据清洗与 R 语言进阶
（1） 代谢组学中的 t、fold-change 和响应值；
（2） 数据清洗流程；
（3） R 语言 tidyverse
（4） R 语言正则表达式；
（5） 代谢组学数据过滤；
（6） 代谢组学数据 Scaling 原理与 R 实现；
（7） 代谢组学数据的 Normalization；
（8） 代谢组学数据清洗演练；
D2 在线代谢组分析网页 Metaboanalyst 操作
（1） 用 R 将数据清洗成网页需要的格式；
（2） 独立组、配对组和多组的数据格式问题；
（3） Metaboanalyst 的 pipeline 和注意事项；
（4） Metaboanalyst 的结果查看和导出；
（5） Metaboanalyst 的数据编辑；
（6） 全流程演练与操作
E1 机器学习与代谢组学顶刊解读（2-3 篇）；
（1） Nature Communication 一篇代谢组学小鼠脑组织样本 database 类型的文献；
（2） Cell 一篇代谢组学患者血液样本的机器学习与疾病判断的文献；
（3） 1-2 篇代谢组学与转录组学和蛋白组学结合的文献。
E2 文献数据分析部分复现（1 篇）
（一）文献深度解；
（2）实操：从原始数据下载到图片复现；
（3） 学员实操。
下方为部分案例图： CADD计算机辅助药物设计
2023.7.29 -----2023.7.30 全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.8.1-----2023.8.4晚上授课(晚上19.00-22.00)
2023.8.5-----2023.8.6全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.8.8-----2023.8.9晚上授课(晚上19.00-22.00)
AIDD人工智能药物发现与设计
2023.8.5 -----2023.8.6 全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.8.8-----2023.8.9晚上授课(晚上19.00-22.00)
2023.8.12-----2023.8.13全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
蛋白质晶体结构解析
2023.08.01----2023.08.04晚上授课(晚上19.00-22.00)
2023.08.05 -----2023.08.06 全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
2023.08.08-----2023.08.09晚上授课(晚上19.00-22.00)
机器学习代谢组学
2023.08.05----2023.08.06全天授课（上午09.00-11.30下午13.30-17.00）2023.08.08-----2023.08.09晚上授课(晚上19.00-22.00)
2023.8.12-----2023.8.13全天授课(上午09.00-11.30 下午13.30-17.00)
（腾讯会议直播上课提供录像回放 录像永久观看）
CADD计算机辅助药物设计与AIDD人工智能药物发现与设计课程与蛋白质晶体结构解析：
公费价：每人每班￥5880元 （含报名费、培训费、资料费）自费价：每人每班￥5480元 （含报名费、培训费、资料费）机器学习代谢组学价格：
公费价：每人每班￥4680元 （含报名费、培训费、资料费）自费价：每人每班￥4280元 （含报名费、培训费、资料费）优惠政策优惠一：两班同报：9680 三班同报：13680 四班同报：17000元优惠二：提前报名缴费可享受300元优惠（仅限十五名)报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销证书：参加培训并通过考试的学员，可以申请获得工业和信息化部工业文化发展中心颁发的“工业强国建设素质素养提升尚工行动”岗位能力适应评测证书。该证书可在中心官网查询，可作为能力评价，考核和任职的重要依据。评测证书查询网址：http://www.miit-icdc.org（自愿申请，须另行缴纳考试费500元/人）培训福利及授课方式：报名缴费成功赠送报名班型全套预习视频，课后学习完毕提供全程录像视频回放，针对与培训课程内容进行长期答疑，微信解疑群永不解散，参加本次课程的学员可免费再参加一次本单位后期组织的相同的专题培训班（任意一期都可以）通过腾讯会议线上直播，从零基础开始讲解，1600余页电子PPT和教程＋预习视频提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，附赠安装教程和指导安装，培训采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师针对与培训内容长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高
学员实操及科研问题老师解答
往期参会单位
国外院系高校：有来自麻省理工大学、University of Bristol (布里斯托大学)、加州伯克利大学、Osaka University(大版大学）、乔治梅森大学、加州理工大学、曼彻斯特大学 、莱斯大学、波士顿大学、德州 农工大学、德雷克大学、美国联合大学、普林斯顿大学、斯坦福大学、Imperial College London、 KAUSTuniversity、理海大学、TheUniversityofQueensland、澳大利亚昆士兰大学、耶鲁大学、牛 津大学、剑桥大学、匹兹堡大学、悉尼大学、多伦多大学、西雅图华盛顿大学、伦敦大学、杜克大学、东 京大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、纽约大学、西北大学、布朗大学、华盛顿大学
国内院系高校：有来自中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所）、中山大 学、北京大学第一医院、中国医学科学院北京协和医院、西北民族大学、西南大学、山东大学、加州伯克 利大学、启元实验室、中国人民解放军总医院第一医学中心、河南师范大学、南京工业大学、南方科技大 学、南京大学、中国医学科学院基础医学研究所、青海省农林科学院、天津中医药大学第一附属医院、山东大学、黑龙江八一农垦大学、南昌大学第二附属医院、台州市中心医院（台州学院附属医院）、宁波大 学附属人民医院、新疆农业大学、北京林业大学、广西医科大学、湖南文理学院、滨州医学院、滨州医学 院烟台附属医院、华南师范大学、中国环境科学研究院、云南师范大学、昆明理工大学、湖北医药学院、 苏州大学、福州大学、南方医院、南昌大学第二附属医院、深圳市中医院、湖南文理学院、河南科技学 院、福建省立医院、中南大学湘雅医院、深圳市中医院、省立同德医院、内蒙古科技大学包头师范学院、 乌鲁木齐市疾病预防控制中心、中国林业科学研究院林业研究所、中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究 所、鲁东大学、河北工程大学、南方医科大学珠江医院、首都医科大学附属北京妇产医院、重庆医科大学 附属第二医院、北京普利智诚生物技术有限公司、复旦大学上海医学院、陕西中医药大学附属医院、中国 医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）、滨州康达欣医疗器械有限公司、深圳北京大学 香港科技大学医学中心、天津市肿瘤医院、陆军特色医学中心、空军军医大学第一附属医院、江南大学、 中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院上海营养与健康研究所、北京阅众时刻文化传媒有限公司、 北京慧康健怡医疗器械有限公司、杭州奥明基因科技有限公司、亦欣生物科技无锡有限公司、广州市肖悦 生物科技有限公司、张家口泽涵生物科技有限公司、平安科技。感谢对我们培训的认可！还有许多因为时 间冲突无法参加。这次我们诚挚邀请您来参加！
嫌分析思路太过老套？
想要创新升级的快点看过来吧！
话不多说，开门见山，小云今天给大家分享的潜在生信热点就是它—趋化因子！
1、那什么是趋化因子呢？
简单直接版本：管理免疫细胞向各自位置迁移的蛋白。
学术定义版本：趋化因子(chemokines)是一类由细胞分泌的小细胞因子或信号蛋白。由于它们具有诱导附近反应细胞定向趋化的能力，因而命名为趋化因子。趋化因子蛋白都很小，分子量约8-10 kDa，趋化因子的主要功能是在炎症和体内平衡过程中管理白细胞向各自位置的迁移(归巢)。趋化因子被分为四个主要亚家族:CXC、CC、CX3C和XC。所有这些蛋白都通过与趋化因子受体相互作用来发挥其生物学效应。
小云翻译版本：在正常生理环境下的免疫细胞游走/回到淋巴结、或者在感染和炎症过程中，调动免疫细胞到损伤/感染部位，都需要一位向导指挥免疫细胞该往哪里走，这位向导的名字就叫趋化因子。
大家都知道跟团出去旅游的时候，不同的旅游团都会有一些个性化的标志，比如统一佩戴小红帽之类的标识，每个团配一个导游。
类似的，趋化因子这位向导也会根据免疫细胞上对应的标识（趋化因子受体），来特异性引导某些免疫细胞移动到特定位置。
没有思路、不知道怎么创新的找小云，超多个性化、创新性高的分析思路供你选择！
2、那为什么说趋化因子是潜在生信热点呢？
（1）涉及到免疫和炎症相关的疾病都能与趋化因子关联，而且趋化因子也是高分杂志关注的热点方向之一，发文数量逐年增加。
比如，今年7月发表在Science Immunology上的一篇文章重点介绍了趋化因子CXCL9和CXCL10与肿瘤的关系，说明了趋化因子（尤其是CXCL9和CXCL10）是促进免疫细胞向肿瘤招募的关键，可以介导T细胞浸润，使肿瘤微环境变“热”。这些趋化因子可能在临床中增加免疫治疗的效果。
而且，已经有一些单克隆抗体和趋化因子受体抑制剂应用于恶性肿瘤的临床治疗了。例如，CXCR4拮抗剂(AMD3100)被用于治疗复发或难治性急性髓系白血病(AML)；CCL2抑制剂(CNTO 888)用于治疗转移性前列腺癌等等。因此，研究趋化因子及其受体具有很大的临床意义。
（2）目前，基于趋化因子进行生信分析的文章并不多，说明通过生信分析趋化因子是个非常好的分析思路，是潜在的生信热点方向！
那么按照惯例，小云肯定要找一篇趋化因子相关的生信文章给大家分享。今天就带大家看一篇5分+分析趋化因子和趋化因子受体的生信文章。
发表时间：2022年7月
发表杂志：American journal of cancer research
影响因子：5.942
文章题目：趋化因子和趋化因子受体在胃癌中的作用及预后价值
*客官老爷请视察小云公号云生信学生物信息学，里面藏着980多篇的日更，原创干货，还可做各种意想不到项目~
公号回复“Z123”获取原文
推荐思路：生信小白闭眼入！非肿瘤疾病生信分析基本思路，不蹭热点也能发到4分+，你的第一篇sci思路就用它Nature望尘莫及？生信还不容易！小云带你从Nature前沿文献中get生信分析着手点一篇Science引出一个潜在生信热点— —三级淋巴结构（TLS），创新性高、生信发文空间巨大，看到就是赚到！如何从Nature文章思考并形成我们自己的生信分析思路？这套独家秘笈轻易不外传！生信没头绪？Science最新发文引发思考！下一个生信分析热点该不会就是它吧？内附切入指南
数据信息
研究思路
首先，分析TCGA数据库中胃癌数据集中63个趋化因子和趋化因子受体(CCRs)突变的特征。然后筛选差异表达的CCRs，进行GO功能注释和KEGG通路分析。采用多变量Cox回归分析，构建基于四个CCRs的风险评分，然后构建诺姆图来评估GC患者的预后。对高、低风险评分组进行GSEA和GSVA分析，并分析风险评分与免疫细胞浸润的相关性。
主要研究结果
文章总结
既然趋化因子与免疫细胞迁移密切相关，而免疫与多种疾病都有千丝万缕的联系。那么在趋化因子在其它类型的肿瘤和非肿瘤疾病的免疫微环境中是否也发挥作用呢？非常值得我们利用生信分析的方法先一探究竟。分析趋化因子或趋化因子受体的生信思路，立意新颖、创新性高，感兴趣的小伙伴们快快行动起来吧！
如果你还苦恼于生信分析没有思路，或者嫌分析方法太过老套，想要创新思路的，或者对趋化因子等热点方向感兴趣的小伙伴快来联系小云吧。
选分析方向可以从最新发表文献入手，当然最便捷的方法当然还是持续关注小云的生信思路推荐，想定制创新性思路欢迎直接call小云，云生信团队竭诚为您的科研助力！戳我获取服务哦！
添加小云公号云生信学生物信息学还可以领取免费科研资源大礼包！（内含：生信高分文献120+篇，单篇文献字数5000+，篇篇干货，另外找小云还可以免费查询生信数据哦！） 本人南京某211高校生物学基地专业大三学生，马上面临保研，导师已联系了本校资环院做植物营养与土壤肥料专业的老师，以后应该主要做微生物与土壤及肥料的互作方面的课题，暑假就去那边实验室学习了。深感现在生物学研究中生物信息学的重要性，而且了解了一些信息，感觉想要做好，信息学方面的基础很重要。现一整个暑假除了在实验室学习有大量自学时间，想趁着暑假开始自学，但本科生物学出身，没有任何基础，计算机语言只学过Vb，数学比较渣，不知如何入门。本科上过选修过生物信息学的课程，主要都是mega等程序的应用，老师讲原理又听不懂，感觉原理其实长远来看很重要，现请问我该如何从信息学0基础开始入门学习，有什么好参考资料或视频课程？菜鸟谢各位大神解惑！万分感谢
转自嘉因，生信入门路 | 生物/医学人的生信启蒙
大家都说生信简单，不做实验就可以产出文章，真正做到的同学又有几个呢？我们在学习生信的过程中或多或少会有各自的问题，今天我们请到解螺旋优秀的生信学员们来为大家讲讲他们学习生信的心得和体会，相信对想入门生信的你或者对生信有点困惑的你会有所帮助。
一、分享人：小雪球
生信学习周期：2.5年
生信学习经历：
非生信专业，基础科研半道出家自学生信。从研二的时候开始接触并学习生信，目前掌握R语言，Linux；能完成基本的芯片，转录组测序分享。
生信学习经验：
1. 先搜索一下生信相关的推文与教程，了解一下生信这个领域能做啥，建立起一个主观概念，建立起知识树的框架；
2. 看生信分析相关的文献，以及公号上的文献思路拆解，了解一下生信分析的逻辑思路；
3. 根据生信教程学着复现一篇文章，思考这篇文章有哪些可以借鉴，有哪些还可以改善；
4. 搜集类似题材的20多篇文献，整理成一套比较完整的分析框架；
5. 对生信文章中需要的哪些技能不会，自己又感兴趣的，可以通过查教程、看说明书的方式进行学习。
二、分享人：棋圣
生信学习经历：
非生信专业，通过网络课程自学生信一年。目前掌握生信基本思路，熟悉从突变，DNA甲基化到转录组，蛋白组的数据处理及分析，以及肿瘤免疫，代谢等常见分析套路。
生信学习经验：
首先搞定转录组数据的处理分析，因为这一块可以用的平台最多，不需要编程基础也能有在线平台可以使用，最适合入门。掌握转录组的数据后也可以尝试一下肿瘤免疫，基因家族等常见套路，获得一定的成就感。之后再去学外显子数据，单细胞测序等一些目前学习资料不是很多，开源平台不是很够的项目，再与之前已掌握的套路结合下。
三、分享人：日行一膳
生信学习周期：4年
生信学习经历：
生信专业在读，目前设计R语言，perl语言python，JAVA，C语言等语言。目前从事肿瘤浸润，单细胞测序。准备学习宏基因组，微生物组信息学
生信学习经验：
1. 常规而言是需要坚实的基础，例如生物统计学，R语言代码基础。
2.对于一门语言而言最主要的还是可以对于已有代码的拆解，改错与应用方面，因为一门语言需要极其漫长的时间去掌握。
3.文献复习，网上有很多手把手复现代码，可以跟着做一下，增加兴趣可以更加深入的学习。
4.发现亮点，可以加入一些生信学习群，了解各路大神目前的研究方向。
5.生信迭代太快，所以要增加文献阅读能力，套路太过于老套的话容易被拒稿。
6.生信之路遥遥无期，要有一颗平常心，生信会经常遇到报错问题，每一次对于报错的处理都可以使大家更上一层楼。
四、分享人：太可乐了
生信学习经历：
非生信专业，从2018年开始通过网络课程自学生信。目前掌握的是R语言基础、芯片及RNA-seq的转录组分析。
生信学习经验：
从最简单的开始入门，如从转录组数据的分析，芯片和RNA-seq的分析方法不一样，但是整体思路一样，两者的转录组分析都要会。数据分析的过程应该要找一篇难度适中的文章去复现一下，尤其是要做哪些分析，哪些图。如果是小白入门，对R语言代码还不熟悉，可以先从解螺旋的生信体系课程入门，是无代码的，但是可以让你弄清楚生信的整体思路，具体要做什么分析来论证一个科学问题（挑圈联靠），在弄清思路的同时补充R语言基础，看了再多不如做一篇文章，边学习边复现，会进步很快。
五、分享人：YuT
生信学习周期：1.5年
生信学习经历：
非生信专业，研一开始接触生信，跟着老师学全基因组的分析
生信学习经验：
1.一定要先读文献，刚入学的时候用了两个月检索了领域所有相关的肿瘤易感基因，汇总成表格；一方面可以对自己的领域有所了解，相关数据可以用作meta分析。另一方面可以知道文章的分析套路，筛基因的方法。
2. 可视化的目的是更好的解读数据，不是为了炫酷。
3.如果想搞生信建议踏踏实实从基础学起，要读R语言和Linux相关的几本经典书籍，磨刀不误砍柴工。
六、分享人：园园
生信学习经历：
非生信专业，通过网络课程自学生信1.5年。目前大概掌握数据下载和分析的基本套路。
生信学习经验:
1. 基础不牢地动山揺，一开始还是逃不掉对语言语句，语法的认识。一开始参加了一些公众号的打卡营，每天按时按量学习。
2. 之后还参加了线下的培训课程，了解了如何利用编程语言去应用的实操。
3. 最后也是最重要的，一边操作一边学习，用需要来引导学习，这样进步是最大的。
4. 看到报错不要怕，或者就算没有报错也要仔细去一步一步查看数据，有没有出现错误的地方。出现报错就去百度，你不是一个人，不是第一次这样的错，一定能找到解决方法
5. 如果能有一群良师益友，会大大加快这个进程。
七、分享人：窝窝头.
生信学习周期：3年
生信学习经历：
非生信专业，毕业后开始接触并学习生信，目前掌握R，python，Linux；能完成转录组，基因组数据分析。
生信学习经验：
1. 先看下编程基础知识，找2本书慢慢看；
2. 看生信相关的文献和公号上的文献思路讲解，了解生信分析的逻辑套路；
3. 在公司的实际开发中磨砺；
4.要弄个电子笔记本多记录；
5.多跟大佬交流和取经。
八、分享人：Summer
生信学习周期：3.5年
生信学习经历：
非生信专业，大一的时候开始接触生信，目前掌握跳圈联靠的无代码全套分析，有一定的R语言，Linux基础。
生信学习经验：
1. 不要惧怕编程，早晚是要学的：刚开始是师兄师姐教了我一些GEO数据库的单基因表达预后分析，大一暑假开始慢慢发现要学习生信不学编程是不行的，所以大二开学后从图书馆借了《R语言实战》自学；
2. 实战很重要：大二时模仿无代码生信文章发表了一篇小文章，虽然比较简单，但也算实战了一次，收获比只看看学到得多得多；
3. 利用好微信推文：平时主要是根据公众号的推文学习，在要查找一些还不会的方法时，也是优先查找推文；
4. 做好整理积累：实战时主要还是依靠网上搜索的或者其他小伙伴分享给我的代码，自己再做修改，代码用过一次后就整理保存起来，可以用Rmarkdown，这样以后再用的时候查找比较方便。
九、分享人：汇然
生信学习经历：
本人临床中西医结合肿瘤专业，因为基础实验科研无望转学生信，最开始接触到生信就是两年前左右酸菜校长直播课提到的老板散养如何发sci。学习了最早解螺旋推出的生信精品课程，自己模拟做了数据并写了第一篇英文文献，因为小白所以误投到了一个野鸡杂志上哈哈。后来工作太忙放下了一段时间，为了发sci又重新自学生信一年，慢慢摸索着处理数据和出图，最后在小伙伴的帮助下终于以生信投出了第一篇sci。目前也是掌握生信基本思路，对肿瘤免疫比较感兴趣，在生信的浪潮正热的时候希望能抓住这个机遇哈哈哈。
生信学习经验：
学习生信后认为其实整体的逻辑框架和思路要比分析方法和数据图表还要重要一点，不过R语言和其它一些软件、网络分析平台等真的很重要。目前在潜心钻研R语言，争取从小白开始不断提高自己，达到能够独立解决问题，独立写代码的目标。目标很远大，还是要一步步脚踏实地的完成呀！向师兄师姐和小伙伴们多多学习！
十、分享人：风
生信学习经历：
非生信专业，2018年底接触生信，掌握R语言，了解python/matlab，能完成大部分生信下游分析，目前集中肿瘤免疫。
生信学习经验：
1. 直接上项目，明确医生学生信的目的是什么，我的目的就是发paper，直接上项目的好处在于你学完也就可以出文章了；
2. 编程不是生信最重要的，思路才是，所以请学好三十六策，举个例子，我第一个文章是可变剪切，除了常规可变剪切的套路之外，还加了驱动突变的内容，所以学好三十六策很重要；
3.记录分析过程的每一个步骤，包括试错的步骤，正确的结果能让你发文章，错误的探索可以让你源源不断地发文章。
十一、分享人：Meng
生信学习经历：
非生信专业，2019年底接触生信，我还是纯纯的小白～但是我有一颗热烈的心，我想追随各位大佬的脚步向你们学习～我老板想让我做单细胞的生信分析，准备开始正式的生信生涯了，跟着信天翁老师做了一期GEO助教，收货很大，R也算刚刚入门。感谢信天翁大哥把我带过来，感动的都要哭了，我虽然现在还没有什么经验和大家分享，我坚信将来我一定会有值得分享的～毕竟flag都立下了，不实现小雪球老师也不会答应啊～嗯，我还相信有志者事竟成～追随你们前进，前进，前进～
十二、分享人：风间琉璃
生信学习经历：
非生信专业，2019年8月接触生信，掌握R，机器学习在R的应用。
生信学习经验：
1. 赞同风师兄的话，项目是最好的导师。一开始有一个明确的目标，之后带着目地的去学，速度会很快。
2.多上gihub看看里面的大佬是怎么构建项目的，在你整个分析流程中的某一个模块，我相信你能在github找到答案。
3.代码出错学会检索，最直接的方式，把报错信息在bing stackover flow google github中检索，大部分问题都应该能解决。
十三、分享人：芝芝
生信学习经历：
临床医学专业，通过网络课程自学生信一年，掌握了TCGA及GEO数据下载、差异miRNA的筛选鉴定，miRNA靶基因的预测，靶基因功能的GO及KEGG分析，及miRNA-RNA共表达网络的构建，发表SCI论文一篇。
十四、分享人：%
生信学习经历：
非生信专业，4年前接触生信，虽然接触时间长，但当时网上基本没有任何教程，所以并没啥用，不会的还是不会，目前懂部分R，会linux基础、大数据spark的应用及html网页前端。
生信学习经验：
1. 简书、博客园、CSDN博客上有很多人分享的代码和最新的软件包，平时可以关注一些这方面的推文，可以学到很多东西。
2. 咸鱼和淘宝上也有很多关于python和R的易懂教程，有时间的话可以利用好一切资源。
3. 有时间可以多看看软件包的说明书，从一开始可能看不懂，但不断接触更多的新的包，看的说明书多了，会逐渐得心应手。
4. 很支持风师兄的观点，再次打call，36策和其他解螺旋的体系课极其重要，现在生信的思路越来越要求创新性，很多时候没有思路是因此基础科研知识的匮乏，而36策正好可以补足缺陷。
5. 对于R语言的感受，刚接触时可能觉得很变扭不熟练，但是用多了，慢慢的可以取代xls的很多操作，而且会比excel的速度快很多，更方便。基础一定要扎实，基础不够话，如果死磕某一小块领域，也可能走通，但是会像我一样浪费几年的时间，有的只是报错的经验，并没有什么提升，而从头打一遍基础，再选择不同的套路，会走的更快。
6. 另一点也是风师兄强调过的，一定要严谨，代码这东西容不得错，很多时候可能自己错了都不清楚，一个好办法是复现，通过复现，不仅能快速验证自己的学习成果，也能在一定程度上验证代码是否正确。
7. 有时间的话，可以学学PS、AI，这东西真不难，淘宝上随便淘个课，每天听1-2小时，关键一定要实战，不出1周，很多简单效果都会自己实现，而PS跟R正好是互补，R负责出主要的图形，PS可以进行调色和修饰。
8. 要还有多的时间，可以在pubmed上检索生信类文章，检索词可以是”WGCNA”、“CeRNA”、”TCGA”或“GEO”，就可以知道最近一段时间，出来了哪些生信文章，有哪些套路是新的，影响因子是多少，甚至可以看到期刊的接受速度是快是慢，不仅能够散发思维，等投稿时，哪些期刊对生信比较友好，心里都会有点数。
十五、分享人：土豆
生信学习经历：
本人中药学专业，最开始接触生信是在18年下半年生信圈内的某些大佬的交流会，发现他们都很年轻哈，却很厉害!从B站跟着视频学习R语言入门，阅读了《R语言实战》，《R数据科学》、《生物信息学（陈铭第三版)》等书籍，学习了GEO/TCGA/scRNA-seq等内容。后来药学毕业课题太忙放下了一段时间，现在在重新捡起中，在转向做单细胞方面的课题。目前Linux/R/统计/生物学基础一直在学习中，只有扎实的基础才能站得更高，走得更远！
生信学习经验：
1.入门阶段：Linux操作能力、R编程能力、统计、生物学基础知识等是必备的，先学习这些基础知识，才能看懂别人的代码，理解每一步分析的目的。
2.文章模仿：模仿别人的文章，学习生信分析的技巧、文章框架、逻辑，自己撰写几篇生信文章，相当于复习、整理、总结，才能知道哪些方面存在需要提高的地方；
3.统计学是决定我们生信能力上限的因素，生物背景决定了我们能够走到的高度；
4.“从每一件事情每一个细节开始”。若是能够透彻理解每一个细节，才会做好事情。
十六、分享人:晨
生信学习周期：1年
生信学习经历：
非生信专业,出于对电脑以及各种数码产品的热爱,从基础科研半路出家自学生信。目前会用R语言、linux、python。
生信学习经验：
1.说起生信学习经验，首先得有动机，我的动机就是我喜欢捣鼓电脑，所以只要用电脑的工作我都能胜任，简单来说就是要有兴趣。其实我对代码什么的以前是有些抗拒的，也许是被那些高深莫测的C、C++、Java吓住了，直到我遇见的R语言和python，尤其是R语言，在职业的程序员看来R语言可能根本就不能说上是一门电脑语言，更像是一个计算器，因为R语言相比于其他语言实在是太简单了，简单到像按计算器那么easy。
2.既然说到了R,那就要好好说说这个生信计算器。最开始接触R是解螺旋的麦子老师的一门R语言统计课，B站“解螺旋官方”有全集，贴心地标出：BV1JW411g7jP。麦子老师被称为麦子女神，是因为她深入浅出的讲解让R不再那么神秘。麦子老师是我的R启蒙老师，这里我非常感谢麦子女神。接下来的R学习就是在浩如烟海的网络资源中寻找到了适合自己的课程。我通过和几位生信前辈沟通，得知了一个不错的R资源，B站中也有，这里也要感谢B站提供了如此丰富的学习资源。
3.说完了R，接下来说文章。我同样也是通过网络资源学习到了生信套路。在学完了几个生信套路后我发现只有实践才是真理，所以我开始和别人合作投稿生信文章，通过对数据分析作图作表，到后期的写作投稿，终于拥有了一篇生信处女作。正如酸菜大大所说，“一种文章套路只有你自己发过一篇才能称之为真正掌握了，所以套路学习应该配合实践转化，学的不在于多和全，学会一种就能输出一篇才是真的会了。”
十七、分享人：阿琛
生信学习经历：
外科学专业，接触生信2年左右，一开始自己零零碎碎学了一些R语言的基本知识；根据解螺旋生信套路体系课简单完成了一篇文章，但没有投稿。后面开始系统的去接触生信分析，从数据库的使用，到利用R来完成统计分析，以及简单的机器学习部分。
生信学习经验：
1. 首先十分赞同风师兄的话，随着学习的深入，限制整个分析过程，很多时候往往是整个文章的谋篇布局。这个时候，学习三十六策里的课题设计展开思路就十分重要。
2.多看相关的文献，发现好的结果展示形式，可以针对性的去复现一些文章里的图片。
3.关于代码的学习，能理解内在的含义，当自己需要时知道怎么修改具体的细节。
4.对于代码，分模块保存，并注明其来源，用途，输入文件形式，以及输出结果的样板，方便后期在使用时只需简单修改里面的参数即可获得。
十八、分享人：涛涛
生信学习经历：
非生信专业，1年前接触生信，目前懂部分R以及java基础。
生信学习经验：
我觉得这个基础的话，我很有发言权。主要分为三个部分提供我的心得：1.脑 2. 心 3. 四肢
1.脑：指的是知识储备。我比较过解螺旋和其他友台的培训，说「友台」已经是客气了，其实都是乡村辅导班，解螺旋的生信体系课可谓是事无巨细地把 生信大厦扎实地构筑起来，跟着四字口诀来，在知识专业性方面没有任何问题，其他友台教的都是村规。我就是一步一步跟着生信全书学下来的。
2.心：指的是耐心、恒心、细心。很多时候跑代码，抱错一大堆，很想砸电脑，但是发泄一通过后还得重拾起来努力。一定不要吃苦，你自己不能放弃。
3.四肢：指的是你的行动力。有问题，一定要自己去发掘。我有两个线上论坛觉得还蛮受用的，不知道此处能不能说，恐有置入行销之虞，一个是CDSN，一个是简书（如果不能提及大家请自动屏蔽），网上都有很多类似的问题，我好几次甚至google 看国外的解答。不懂就问，固然好，自己去寻找答案，更印象深刻。
希望这套集齐人体三个部位的学生信方法能给初学者微薄启示。谢谢！
十九、分享人：张振坤
生信学习周期：1年
生信学习经历：
本人是肿瘤内科专业，与生信接触是在1年前，那时候刚考上了在职博士，因导师没有实验室，我就在网上搜索不做实验就能发SCI的方法，自然就搜到了用生物信息学进行数据挖掘。以及生信学习必须具备的工具：R语言、perl语言、linux系统的基本操作，以及Linux系统下的shell脚本。
刚开始学生信是用在线的工具，零代码，简单、方便、高效，最先学的数据库是GEO、TCGA和oncomine。随着学习的深入，在线工具的弊端逐渐显现，比如，批处理效率低、参数调节不方便、受网速的影响。学习一门编程语言语言非常必要了。
最简单、最好学的应该R语言，编程风格接近自然语言，既能做各种复杂的统计，又能画出各种好看的图，关键的还是免费！！当然R语言也有弊端，文本处理方面不是很擅长，处理文本的R脚本编程复杂，运行效率低。
perl语言在文本处理方面要高效很多，举两个例子，一、TCGA数据库下载的文件，每个样本就是一个压缩包，每个压缩包放在单独的一个文件夹里，这时候需要用编程语言把这些压缩包放到一起、整合起来。二、上万个基因的id转换。上述两种情况，用R语言脚本处理就很慢，运行效率就很低。这时候perl脚本就显示出优势了。
后来学到了测序，以及测序分析的各种工具，基本上都是基于linux系统开发的，又大体学习了linux系统及shell脚本、linux虚拟机的搭建。不过现在的生信分析，测序公司会把各种测序结果整理好，并附带各种图片。所以linux系统学的不深入。
生信学习经验：
1.首先要耐住寂寞，面对的各种代码、各种符号，不要烦躁，面对屏幕的各种报错，要心平气和。
2.多练习，代码也是数学运算，学了不用，很快就会忘记。
3.网上各种资源很多，可以搜索，然后改下就可以用了。
二十、分享人：巧巧
生信学习周期：1年
生信学习经历：
非生信专业，根据生信全书，GEO/KEGG单元课训练营，生信套路课等进行摸索，复现和解读论文。曾尝试写过1-2篇，会促进自己的思考和理解，也就是输出倒逼输入的方式啦。
生信学习经验：
1. 多看今年推出的代码无代码数据库论文复现 和其它课程资料，和多种分析方法结合，来尝试论文中的结果复现。
2. 多多关注一些经常解析文章的公众号 。
3 自己先尝试课程给出的原始代码和资料，然后多尝试处理一些数据，并自己解读数据结果和完善内容。
二十一、分享人：The Hun
生信学习经历：
非生信专业医学类研究生，受困于疫情无法开展实验，于今年年初开始学习R语言，Linux以及一些无代码网页分析工具。目前独立完成了一个转录组及一个甲基化芯片的分析课题。
生信学习经验：
1.对风大佬的观点深有感触。开始接触生信的时候目标明确，就是为了能够在不做实验的情况下发paper。一开始接触了无代码生信，而后随着学习的深入，发现有一些个性化分析需求依赖于代码分析，进一步带着疑问开始学习R语言，以解决自身需求和问题为导向来学习，效率就比较高一些。
2.对于无代码的在线分析工具，最主要的学习方法就是不断尝试，把每一个功能都自己尝试一遍，慢慢就理解了其中的道理。
3.对于R语言，个人认为打好语言基础很重要，不然一个小小的错误可能会让你报错一下午。根据自己的分析需求与目的，去论坛，公众号等处学习大神的代码，内化为自己的知识，以目标为导向，效率会更高。
4.生信分析推陈出新的速度非常快，对于业余选手来说，到达一个水平后学习新的分析技术将逐渐变得容易，所以科研思路就显得更加重要。所以，多多阅读最新的文章，学习新套路，并对36策谙熟于心，将会受益匪浅。
（1）R语言软件在生信分析中具有强大的功能。
（2）多阅读本专业生信相关文献有助于生信思路的分析。
知乎专属福利；助大家一臂之力、我为大家准备了一份基础实验protocol,细胞侵袭、细胞凋亡、细胞黏着、细胞周期等，不仅有细胞培养相关实验，还有包括不同研究水平实验技术Protocol，不同实验方法全流程，WB实验流程、注意事项、数据处理及写作、IHC实验流程、操作技巧、注意事项、图像分析等相关实验的详细步骤，全都是经过前辈们无数次验证过的，希望对大家的实验有帮助。
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通用能力：R语言、linux、高通量测序、数据库
进阶能力：python、数据结构、统计学、生信算法
高阶能力：java或者C++，机器学习
从工作角度来讲，通用能力熟练，有一定的进阶能力即可。
复制我在如何学习生物信息学下的回答，增加了一下数据库的内容。
开始生物信息这个专业今年已经是第七个年头了，本科自己所学的专业就是生物信息学，同样是从一个小白开始，经过了相对系统的训练。更加能够体会生信学习如果没有领路人是非常困难的这一事实，因为要学习的东西确实很多，整个大一大二的时候课程几乎排满，但有幸的是现在入行生物信息学有很多优秀的项目以及很多经验可以参考，可以快速入门。我会把自己学习过程中踩过的帮大家毙掉，减少学习成本。
你真的知道什么是生物信息学吗？
生物信息学和应用生物信息学不知道大家有没有分清，现在生信炒的很热，说的大多也都是基于测序技术的发展，目前来看，大多数人理解的生信都是应用生物信息学，题主是临床医学，那么可以断定是应用生物信息学了。
什么意思呢？就是以生物信息学作为工具，诸如此类，入门相对容易，也并不需要太扎实恶的数理基础和计算机编程能力，而更严谨的生物信息学目前更多的是基于全组学的软件和算法的开发，这个前景是非常广阔的，也是需要很多优秀的生信人为之努力的，在这一块的关键核心技术是掌握在国外的，有点可惜，但是国内的生信时间还不长，相关产业还么有那么高端，未来还有很大的进步空间，相信未来可期。
聊一聊应用生物信息学
很多人是生物学出身，生信的一些大牛也曾说过不用过分迷恋生信，如果你能够把这个工具学好，更好的去解决生物学问题，那是极好的。
还是建议编程基础不强的的尽量不要做硬生信，就是软件开发和算法，这真的需要时间的积累，希望不要被很多人忽悠，做做项目，硬啃下几本书，一年半载就开发算法。这样的回答其实挺不负责任的，每个人的人生每一步都至关重要。如果有志于做这方面的，后期可以一起探究和学习，这里就不展开讲了。
如果做生信需要掌握什么？
1、首先是生物学知识，我的导师在面试我的时候考察了很多恰恰不是编程的知识，而是生物学的知识，她说很多博士对于基因结构的理解都不是很深刻。这里总结了导师讲的这方面的内容，希望有所帮助。
这可能是全网最详细的真核生物基因结构讲解
这一次对于生物学的知识我更加建议是根据自己所在领域的文献查漏补缺，大量阅读本领域的文献，了解自己所需要的基础知识。
2、测序原理
目前市面上测序技术层出不穷，二代三代技术交相辉映，眼花缭乱，认准一个全基因组测序或者转录组测序都可以，这些是基础，一通百通，初学者通一门比门门都懂，但是不精通要好的多。二代illumina测序十分经典，其中的原理一定要特别通透。
可以先看下视频：Illumina测序原理v.youku.com
生信基础
这一部分我进行了整理归类，也是按照学习路径来分的~
总论我要自学生信之生信基础:生信数据库大全生物信息学常见干湿实验原理汇总(文章推荐)实验室常用分子实验技术原理汇总这可能是全网最全的真核生物基因结构生物信息学必须要会的87个名词解释
转录组我要自学生信之生信基础:测序技术及其原理我要自学生信之生信基础:FASTA 与 FASTQ我要自学生信之生信基础-转录组代码篇:软件安装+数据下载+过滤质控我要自学生信之生信基础-转录组:转录组原理我要自学生信之生信基础-转录组:WGCNA全流程分析(入门篇)我要自学生信之生信基础:拼接原理我要自学生信之生信基础-转录组:分析流程大全解，看这一篇就够了我要自学生信之生信基础:基因预测和功能注释转录组完结篇：这可能是全网最详细的转录组教程(建库+测序+质控过滤+比对+定量)
表观遗传我要自学生信之生信基础-表观遗传：乳糖操纵子原理我要自学生信之生信基础-表观遗传：基于表观遗传的NGS技术概览我要自学生信之生信基础-表观遗传：chip-seq结果解读及应用我要自学生信之生信基础-表观遗传：精读ATAC开山之作我要自学生信之生信基础-数据库：关于KEGG，你想知道的都在这
3、项目经历
重复一篇数据好的转录组文章，这里可以给大家推荐一个，数据简单，适合新手
Transcriptome analysis of an apple (Malus × domestica) yellow fruit somatic mutation identifies a gene network module highly associated with anthocyanin and epigenetic regulation
我要自学生信之生信基础-转录组:分析流程大全解，看这一篇就够了
同时我自己也推出了包含数据和代码的转录组宏基因组和代谢组分析资料，详情可联系
另外如果有机会一定要去实习：
比如华大、诺和这些，用来学习是可以的，大多数基因公司对实习的要求是不高的，勇敢向前拼
4、计算机基础
1）linux
基因数据分析，极度不推荐在Windows下完成，有很多的工具不支持，而且不利于学习，也不利于我们对数据的理解，不过，我们不需要成为运维专家，对于生物信息研究人员来说，只有了解Linux的一些常用命令即可。我也总结了常用的一些命令
分为几个部分
软件安装、文件操作、文本处理（awk、sed、grep等）、上传下载、目录（绝对路径、相对路径），基本熟悉这些就可以上手了，后续有需要的命令大家可以自己去找。我自己也总结了部分，还在继续整理中。我要自学生信之linux基础:轻松学会安装虚拟机，纯保姆级教程我要自学生信之linux基础:3分钟搞定生信linux常用命令
也推荐一个学习的网站。Linux 教程 | 菜鸟教程www.runoob.com
2）数据库
生信数据库的学习内容是非常多的，这里只先做个引子，谈一谈基础的数据库mysql，了解on、where、having、case when……
推荐边刷题边学习，当然数据库的学习中还有一个很大的障碍就是软件的安装。
软件安装：MySQL Server +Navicat
用window系统的可以安装下面的版本：MySQL Server 8.0.23
Navicat Premium 15.0软件安装教程
学习资料：牛客网sql题库、sql面试50题
3）编程语言
关于R语言学习路径：基础技能入门：安装加载包、数据结构、变量类型（str）、数据导入/导出（read）、数据筛选数据（filter/select）、合（merge）、匹配（match）、追加（mutate）、长宽转换（reshape）、数据索引（index）、循环（while.for）、判断（if）、排序（sort/rank）、缺失值（is.na）、正则
这一部分我推荐你看一些书籍，直接对着书上面进行基本技能练习，在这个过程中head、str、help函数的使用频率>=1000次是极佳的。哪一本都可以，比如这一本的第二版前三章：
这个时候你的基础已经初步具备了，下面咱们就要开始做数据分析了。R做数据分析有些人比较喜欢用r-base（基础版本），当然我个人比较倾向于tidyverse（可以理解为加长升级版本）。使用前需要先安装然后加载他（安装就像你买了回来，加载表示你要用他了）。你以为这些就可以直接画图了吗？各种脏数据扑面而来，60%的时候就花费在了数据预处理上，我们看一下数据处理的流程。
第一步：数据预处理：
下面就开始第一步了，这里推荐完成 R语言数据处理120题 一定不要复制粘贴，一个一个敲起来。优秀的预处理能力是你的数据分析中的锋利的宝剑。尤其是在缺失值、异常值离群点、冗余数据的处理技巧上。
第二步：数据可视化
做数据可视化的过程中会涉及一些统计的知识，那么下面的一些统计基础就派上了用场。
如果是医学生，恰好有一本深得人心的医学统计书籍。
我自己也在着手更新：生物信息学必备入门级统计学概念：错过不知道再等多久我要自学生信之统计学：跳出假设检验的逻辑坑我要自学生信之统计学：第六章-总体均数的估计我要自学生物信息学之统计学：一文解决假设检验方法选择我要自学生物信息学之统计学：t检验（上）我要自学生物信息学之统计学：t检验（下）我要自学生信之统计学：方差分析我要自学生信之统计学：多重比较我要自学生信之统计学：二项分布和Poisson我要自学生信之统计学： 检验我要自学生信之统计学:模型预测的评价(准确度、精确度、敏感度、特异性)
其实什么类型的数据画什么图都是很有讲究的
至于画图的细节每一种类型的图都需要详细进行讲解，我的ggplot2科研绘图篇也即将开始更新了，可以和小柯一起学画图。先来张看一看效果~
赶着学习的可以多看看书，专门挑ggplot2画图这一节即可，理解底层画图逻辑（像PS的图层）。看视频虽然也讲的很清晰，但是最好还是查漏补缺用。我这里也更新了一些：一文搞懂ggplot2：老板再也不用担心我的科研绘图ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)一文搞懂常用R语言统计值计算：打倒描述性统计拦路虎
第三步：数据建模
许多的数据可视化后不用建模就可以得出一定的结论，有些复杂的数据需要通过分类、聚类等不同的方式进行分析。可以分为探索性分析和预测性分析。这一部分我会单独在我的专栏进行讲解，这里就不展开了。至于深度学习的部分还是推荐用python。
关于R语言学习的一些疑虑
1、没有编程基础怎么办
R是我学习的第一门正式学习的编程语言，零基础也可以学会，达成目的即可，有时候只是为了画图而已，坚持一切编程都是纸老虎（怕就永远都不会）。
2、前面的学习路径还是不是很清晰，能不能简单再顺一下R语言实战前三章数据处理120题基本图形+统计学了解ggplot2科研绘图
3、学习路径太慢，可不可以直接开始科研绘图
亦可，边学边整理数据处理和统计相关知识，但是前面的基础技能还是需要看完，后期需要大量项目来进行补足，题海战术在语言学习中依然适用。你是不是想和我说没有办法实战怎么办？我……好人做到底，论文中的图片哪里来，R绘图来，数据哪里来，论文里面来（拿起论文-下载数据-开始画图）。
R语言的学习教程我已经开始陆续更新，更加贴近实际引用，解决问题：
R总论R语言入门：你想知道的都在这里R语言入门推荐：玩转数据处理120题（R语言tidyverse版本）
R绘图一文搞懂ggplot2：老板再也不用担心我的科研绘图ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)R语言：添加p-value和显著性标记
R语言与统计一文搞懂常用R语言统计值计算：打倒描述性统计拦路虎R语言统计篇：t检验R语言统计-回归篇：简单线性回归R语言统计-回归篇：多项式回归与多元线性回归R语言统计-回归篇：回归诊断
关于Python语言：
关于python学习，我不推荐一开始就看太难的书籍，编程语言也很容易劝退，也不希望你只是在单纯的记忆理论，因为那样并没有太大的效果，我个人觉得还是从实战出发：
推荐一本入门的书籍：
与此同时，我常常遇到一些完全零基础的初学者，一看到晦涩难懂的代码就直接放弃，还有一部分人学习的过程中不注意代码规范，写出来的代码可读性很差，可以推荐大家看下百词斩的夜曲编程，这个软件最好的一点是规范性，会把细节的问题做成题目加深理解，比如代码缩进，同时支持在线编程，利于因为软件安装劝退的人
另外很多同学都处于一个比较忙的状态，这个程序可以在微信公众号学也可以网页学，公众号直接关注夜曲编程，网页直接搜索就可以，还是比较方便的。很多初学的编程者路径不正确，对于很对概念理解都非常不清晰，这对于后续的学习是非常不利的，基础不牢，地动山摇，这个软件里的概念卡可以帮助⼤家理解和记忆编程概念，最后的思维导图也可加强记忆。这一点对于初学者还是非常重要的。
理解这本书大约半个月左右的时间，并不会太耽误你的时间。看这本书实战的同时我还希望你做一些很通用的小项目，先在实验楼上进行学习，可以验证你的答案是否正确，这在初期是非常重要的，你一定要能够明确知道你做的是否正确：精选项目课程_IT热门课程_蓝桥课程 - 蓝桥www.lanqiao.cnwww.lanqiao.cn
有一定的基础之后，也许你已经摩肩擦掌准备迎战了，这个时候的你需要有一个大神带带你，一个人闷头苦干虽然很英雄，但我并不认为这样的英雄主义可以提高你的效率，开始入手github吧，如果你对github不算很熟悉，我恰恰写了一篇github的文章:自学生信之番外篇：一键解锁github 希望能够有所帮助
github上面的python100天的项目我本人极为推崇。它可能不是最好的，但是对于初学者是比较适合的，有人带你学习是一件非常幸福的事情。先放一下github的链接。
也许你会觉得有点难，突然觉得自己好婆妈，没有关系，作者把前面入门的15天重新做了一个50天练习的项目。
我希望你能够着重注意一下正则表达式的应用（生信中你将经常用到他们）: 正则表达式30分钟入门教程
这里我特意提及Numpy、Pandas、Matplotlib这三个库，着实是因为他们很重要。
Numpy：利用Python科学计算的基础包，对Numpy的掌握将会帮助你有效地使用Pandas等
Pandas：结构和操作工具，能够使Python数据分析更加快速和容易
Matplotlib和seaborn：Python可视化库。散点图、箱线图、小提琴图等都是手到擒来。
自学生信-机器学习python数据可视化：一节课入门seaborn
如果你能坚持走几年生物信息的道路，我想未来在生物信息学领域的深度学习会大量运用的，这几个库的熟练应用会给你一些助力，如若有机会你自己也可以尝试实现一些数据挖掘的算法，解锁一些你对于python的期待：数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法一点建议：我不是很希望你看大部头的视频，我希望那些是你在遇到一些问题无法解决时用来查漏补缺的，我看过很多的pyhon学习视频，大多大而全，即便可以坚持，却容易陷入耗时久远而无法解决问题的困境，没错，我在这样的循环中用了一年多才醒悟。走错的路不希望其他人重走自己的路，仅此而已
3）编程原理
当你有了一些基础后，可以开始写一点点代码了，那就要考虑代码的效率问题了，以及如果能够写出优美而省时的代码。这就要依靠数据结构和算法来实现了。
推荐入门书籍：
数据结构与算法篇：我要自学生信之数据结构与算法:算法简介我要自学生信之数据结构与算法:选择排序我要自学生信之数据结构与算法:递归我要自学生信之数据结构与算法:快速排序我要自学生信之数据结构与算法:散列表我要自学生信之数据结构与算法:广度优先搜索
这个一脉相承，是用python写的，有学C的强推大话数据结构
关于计算机这块可以看下之前我的回答，比较详细生物背景入门生物信息学需要补哪些计算机知识？
5、统计学+算法
生物信息离不开统计学，假设检验，贝叶斯推断、随机森林，SVM，回归分析，PCA等等等等，R语言高级绘图的部分和这一块紧密相连。
关于贝叶斯这篇文章写的自认可以（不要脸的自夸）https://zhuanlan.zhihu.com/p/250777098
统计基础（在R语言的部分已经讲）
再加一本入门书籍推荐（除了医学统计学）：
6、机器学习
西瓜书+南瓜书，周志华的西瓜书确为机器学习入门的经典教材，但是其中很多公式的推导初学时真的看不懂啊。南瓜书就解决了这一点，带你的数学水平提到周老师眼中大二下的水平。
南瓜书的电子版恰好准备了电子版，想要的来领取吧。
这个部分有点难度，B站吴老师的机器学习可以作为参考。[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com
专栏内也收录了一些经典的算法：我要自学生信之数据挖掘:朴素贝叶斯我要自学生信之数据挖掘:范数、凸集、凸优化、梯度我要自学生信之数据挖掘:最优化条件机器学习算法实践-岭回归和LASSO支持向量机 SVM我要自学生信之数据挖掘:从SVD到PCA到LSA极大似然估计与最大后验概率估计人人都懂EM算法神经网络15分钟入门！足够通俗易懂了吧
7、批判性思维
重要性就不言而喻了，如果你面临一个事件或者一个项目提不出一个问题，或者思维混乱，那么你很难在这条路上走的很远。很多人可能觉得不甚重要，但要是按照重要性来排，我一定把它排在第二位。批判性思维的训练是需要长期进行的，是后天形成的。
推荐学习书籍：
8、好奇心+终身学习
多阅读相关领域顶刊的文章，持续下去，不出半年，定有所成，很多人都想一口气吃成个胖子，但学习往往不是一蹴而就的，树立终身学习的理念，站在巨人的肩膀上起点会高很多。
最后送给大家一句话：人要忠于年轻时候的梦想！
python入门知识先学起来
经过半年的准备，一年的筹备我们的Python课程终于来了！
因为上半年我们一直在忙自己文章的修回，因此一直没有机会跟大家进行交流。好在最后有个好结果，也算是付出终有回报！这次我们终于有时间跟大家聊一聊我们对编程学习的想法和理解，希望大家能读到最后。
生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉学科。
从本科开始到现在，我做生信分析大概10年左右，以我目前粗浅的理解，我认为：生物信息学是一门以“信息学”为手段进行“生物学”研究的学科。
因此想要做好生物信息学其实并不容易，因为这不但需要研究者能够深入地理解生物学问题，同时还要求研究者能够懂统计，懂算法，懂编程。能够建立起数据与生物学问题的关联，并应用合适的算法以及编程的手段挖掘数据，解决问题。
因此，想要做好生物信息学，编程永远是绕不过去的一道坎。
Python，R以及Perl语言等高级语言都是做生物信息学分析，尤其是组学分析，最常用的语言。
这几种语言各有特色: R语言更擅长统计学分析与可视化绘图；Perl语言虽然执行效率高，但可读性较差，并且有日渐衰落的趋势；而选择Python作为本次课程的讲解，一方面是因为Python是一门高级编程语言，有着比拟自然语言书写的过程，入门非常方便；另一方面是Python应用广泛，有庞大的社区及标准库，遇到问题方便通过网络交流解决；最后一方面是虽然Python入门容易，但它支持函数式编程、面向对象编程等多种编程范式，学习以后非常容易再接受其它编程语言的学习。
但是在学习生物信息学的过程中，“生物学”与“信息学”的学习难度往往并不相同。“生物学”的学习，在实验室或者公司的氛围中耳濡目染，通过逐渐地积累总会有所提高。
但是“信息学”尤其是编程的学习，往往需要点拨，需要有人能够在关键时候指导。很多时候，学习过程中会有一个特别深刻的感受：跟随网络上优秀的编程课学习以后，所有的编程基础，编程知识点都知道了，但是依然不会使用编程手段解决在做生信分析时遇到的问题。
为了解决这个痛点，我们才下定决心，开设本门课程——《利用Python进行生信分析》
本次课程主要分成两个部分：基础部分与项目实战部分。
因为Python非常火爆，网络上已经有非常不错的入门课程，珠玉在前我们不奢求自己能够比他们做得更好。因此在基础部分，我们会简明扼要地介绍Python的基础语法，帮助大家学习基础的Python语法、搭建Python运行环境，确保能够让你的Python顺利“跑”起来。
至于项目实战部分，则是本次课程的重点与精华。我们安排了6个大的项目进行实战，其中会涉及到生信分析的常见格式如FASTA、FASTQ、BED、GTF、GFF、BAM、SAM等格式的的解析。也会带着大家从零开始逐渐学习，紧密结合生物问题进行编程分析并最终实现命令行工具的开发。
站在一个生信工作者的角度，本课程将尝试带领你成为一位合格Python coder的同时，也希望能让你学到如何完成生物信息学中的编程开发流程，并最终帮助你在编程和科研学习中更进一步，随心所欲地使用Python。
我们本次课程依然采用线上的形式，支持直播观看与在线回看。第一次上课的时间为2022年9月11日。
因为这么多年以来，支持我们的大多数都是还在硕士、博士阶段求学的朋友，所以长久以来我们都本着低价优质的宗旨在进行课程的制作。本次我们制定的课程价为398元人民币，也希望大家能够根据自己的需求理性选购。
另外，跟往次课程一样，我们在开课前会给大家限时发送优惠券，可以减免190元RMB，总共50张，数量有限，感兴趣的朋友可以直接私信我领取！
截止到9月10日，先到先得，总共50张送完为止，谢谢大家的支持与厚爱！
生物专业如何从零信息学基础开始自学生物信息学？的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于带你的数学水平提到周老师眼中大二下的水平、生物专业如何从零信息学基础开始自学生物信息学？的信息别忘了在本站进行查找喔。
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