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作为本科学生物,硕博转行生物信息的人,经常会被人问起,为啥学习生物信息了呢?这背后通常会带着一些困惑,生物信息分析好不好学?
生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题。但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作,但不懂得背后的原理,不知道什么参数需要修改,结果可以出来,却把握不住对还是错。
我读书的时候,实验室纯计算机出身的人员只占很小比例,更多的是大学期间学生物的;特别的,有个做的挺好的师兄,本科是商科出身。从这来看,像我这样本科学生物转行生物信息还不算是有跨度的。这也从一个侧面说明,专业背景不是能否学好生信的决定因素。
想想自己大学开始自学生信的时候,可以说是一头雾水,只知道先学习编程,查了查资料,是要学习perl语言,但是不知道要在什么地方写,怎么去运行。费了些劲,在windows上安装好perl,写个文本文件,改下后缀,发现文件的图标变成了perl的图标,双击就可以运行了,不会写命令行参数,不会输出重定向,一种傻呵呵的体验。
后来接触了Linux系统,体验到在终端输入命令的快意,才找到了编程的感觉。不过,深深印在脑海里的还是作为一个生信小白的时候,写一个程序不知道在哪写,在哪运行。看过不少的教程都默认学习者会打开终端,会使用终端,会在终端运行命令。而我却是个例外,什么都不会。程序可以照着教程写下来,却不知道怎么运行。所以在我后来写python教程的时候(后台回复python 可获取),第一部分就是介绍程序在哪儿写,在哪儿运行,怎么运行。(最开始学习perl,在研一时在QQ群一个同一大学学长的忽悠下,尝试了下python,那时有些编程基础,寒假在家看了遍《python简明教程》就可以写了,以后也就习惯了这个语言)。
我个人是个理解能力比较差的,尤其是在接触新的领域时,阅读不少教程,总觉得这些教程都是给有些基础的人写的,自己去学习时,需要多方尝试,多多综合,才能找到门路。为了方便自己学习,也为了记述学习过程,就开始写博客去记录,力争从一个小白的视角、从最基础的角度去写作,记述哪怕是最简单的一步操作,一个错误,提供一个近乎人人可以直接上手的教程 (比如虚拟系统Docker的使用教程 -http://blog.genesino.com/2016/07/docker/)和任务流控制管理的Airflow教程 -http://blog.genesino.com/2016/05/airflow/),这些文章被转载后,在同一平台相比于同类的教程阅读量多了10倍,我想这正是因为简单、可操作,为初学者接触这些工具提供了最大的便利)。
在初步知道程序语言怎么运行并能成功运行完示例后,就要系统地读一本简明教程;简明的教程不多见,因为一般的教程都涵盖的面比较广,而我们初期只需要关注最基本的就好。
(所以我提取了我个人认为比较重要的基础内容,形成教程),可以找本经典书,请身边朋友划下重点,先从头到尾读一遍,不管理解多少,然后再读一遍 。读不下去,就抄写一遍。最好的自学方式就是守住一本教材,一遍一遍地去读去熟悉,每看一遍都会有一些了解,从陌生到熟悉,慢慢就串起来了。然后就开始自己去写代码,代码就是我们思想的体现;我在教人写代码时,总会让他先描述下如果没有程序,我们自己是如何一步步的手动处理这个问题的,模拟的是程序运行的过程。理清一遍思路之后,怎么想的就怎么写,只要你敢写,就成功了。
当然这个时候一般会遇到初学,者经常犯的错误,写完代码,觉得自己写的很对,但运行时却总是提示错误,然后总以为是电脑出错了。而绝大多数情况下,错误是我们自己写作的错误;起码在最开始时,要相信是自己的错误,不是程序语言设计的错误。错误的种类就这么几种,比如引号未配对、缩进不对、少了空格、文件名不对、变量名字不一致等。这时需仔细看屏幕提示的错误信息,在提示的错误行附近反复去查看。在之前的python教程和后续的文章中,都有或会提到经常出现的错误和解决办法。
能让程序提示的错误都算不上大的错误,而程序运行成功,不等同于程序的逻辑是对的,获得的结果是对的。程序是我们设计的,多数情况,我们对程序的输出结果是可以预估和判断的,不符合预期的结果是我们最应该慎重对待的。
在能独立写作程序后,一方面是学以致用,在解决问题中逐步学习;这时谷歌是你最好的帮手,把你遇到的错误或想解决的问题的关键字提取出,一键搜索,可以帮你解决大部分问题。另一方面,则是去学习别人的代码、学习初学时跳过的内容,利用社区中提供的优秀的模块或包来简化、加速自己的操作。入了门,就不需要像刚开始时,什么操作都自己去写了,俗语叫“自己造轮子”(但自己造轮子是最好的入门方法);可以用很多经验更丰富的开发人员做好的轮子解决我们的问题。
学习生信从来就不是一个简单的事,需要做好持久战的心理准备。
在学习时,我们都希望由浅入深的逐步深入,不断地练习和实践,这就是为什么我们需要一本书,因为书很系统。但生信发展的历史短于计算机编程的历史,如果想要一门程序设计的入门数据,每种语言都可以找到几本。但想要一个囊括生信的书,就有些难了。本身生信跨领域,需要多学科的知识,而其内部又有不少分子,都囊括了太大,包括的少又有些隔靴搔痒的感觉。
我们当时都是零基础下自学Linux, 自学Python,自学R,自学高通量测序;这些学习经历,之前都零星地记录在博客里。现在回头去看几年前自己记录的东西,觉得好简单,而当时却费了很大的力气。这些零星的随手记,当时也只是为了自己看,到现在确实只有自己能看得懂,不便惠及更多的人。
因此我们创建了生信宝典,希望从不同的角度传播知识。这个不同有三点含义,一是形式上的不同,摒弃之前主编们单人作战想写啥就写啥,而是有组织有计划的内容聚合,提供一系列的教程,由入门到提高。二是内容的不同,不去用网上现有教程的通用数据做例子,而是拿实际生物数据,讲述如何解释生信中普遍碰到的问题,讲述如何处理自己的数据。三是立足点不同。在写作时,我们回到了当年,在回忆中用整个阶段的学习去指导当初的那个小白,从那些会了的人觉得微不足道而不会的人又迈不过的坎入手,直击痛点。知识点的收录依据不是是否炫酷,是否难,而是是否必要。如果必要,再简单,也要提及;如果不必要,再炫酷,也暂不纳入。
通过大量的生信例子、关键的注释和浓缩的语句形成下面的一系列学习教程。每一篇内容都不多,可以当做小说阅读,也可以跟着去练,反复几遍,每读一次都会有不同的收获和体会。
PS. 所有图片来源于新媒体管家插件
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一个震撼的交互型3D可视化R包 - 可直接转ggplot2图为3D
赠你一只金色的眼 - 富集分析和表达数据可视化
是Excel的图,不!是R的图
道友,来Rstudio里面看动画了
用了这么多年的PCA可视化竟然是错的!!!
万能转换:R图和统计表转成发表级的Word、PPT、Excel、HTML、Latex、矢量图等
那天空飘过的梅花月饼,是今年中秋最好的礼物
2019年诺贝尔生理医学奖揭晓 |动图展示历年生理学奖
2019年诺贝尔化学奖揭晓 |八一八,那些年的诺贝尔化学奖
cellassign:用于肿瘤微环境分析的单细胞注释工具(9月Nature)
maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总,分析和可视化
ggThemeAssist|鼠标调整主题,并返回代码
ggcor |相关系数矩阵可视化
ggcor在微生物生态领域的使用实战
昨天的science组合图换方案了
画图手册 | ImageGP:今天你“plot”了吗?
R语言一键批量完成差异统计和可视化
咦!这样画基因结构图够好看!(结尾有送书福利)
这也太简单了吧!一个函数完成数据相关性热图计算和展示
数据可视化完美指南-R-python
Pathview包:整合表达谱数据可视化KEGG通路
Matplotlib绘制的27个常用图(附对应代码实现)
让你的单细胞数据动起来!|iCellR(一)
让你的单细胞数据动起来!|iCellR(二)
Celaref | 单细胞测序细胞类型注释工具
SCENIC | 从单细胞数据推断基因调控网络和细胞类型
R变量索引 - 什么时候使用 @或$
手把手重现Science的主图Maptree
可视化之为什么要使用箱线图?
学会这个BBC,你的图也可以上新闻啦!
ggplot2 图区域放大
NGS基础和软件应用
OrthoMCL鉴定物种同源基因 (安装+使用)
Rfam 12.0+本地使用 (最新版教程)
轻松绘制各种Venn图
ETE构建、绘制进化树
psRobot:植物小RNA分析系统
生信软件系列 - NCBI使用
掌握这个网站,万方、维普、CNKI等众多数据库文献统统可以免费下载!
拿到基因两眼一抹黑?没关系,先做个基因富集分析吧!
科研小萌新,掌握这些技巧,轻松玩转各个基因!
引起相变的无序结构域(IDRs)怎么预测?跟踪热点,提升文章档次!
如果你经常用PubMed,那么这个插件将非常好用!
基于人工智能的文献检索,导师查找,更聪明
GeenMedical:文献查询、筛选、引用排序、相似文献、全文下载、杂志分区、影响因子、结果导出、杂志评述、直接投稿,一站服务
如何快准狠地找到相关领域的经典文献?
Excel改变了你的基因名,30% 相关Nature文章受影响,NCBI也受波及
这些基因的名字太有才了,研究一下都可以发10分文章
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参考文献中杂志名字格式混乱问题一次解决 - 修改style是没用的
参考文献中杂志名字格式混乱问题一次解决
实用网站和在线工具推荐
在线浏览器,在线PS,在线AI,在线编程 …
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微生物组间差异分析神器-STAMP简明教程 中文帮助文档
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FUNGuild:真菌功能注释
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基因组注释 1重复序列 2非编码和编码基因 3功能注释Prokka
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NBT|45种单细胞轨迹推断方法比较,110个实际数据集和229个合成数据集
NC |SCALE准确鉴定单细胞ATAC-seq数据中染色质开放特征
截屏工具千千万,用了这个不舍得换
内存小还免费,Adobe Acrobat表示有危机
Nicetools:定一个小目标,先做它个1000个工具
20W+喜爱的Pathview网页版 | 整合表达谱数据KEGG通路可视化
中科院遗传所课题组开发高质量基因组组装软件
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生信宝典之傻瓜式
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Cytoscape之操作界面介绍
新出炉的Cytoscape视频教程
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Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析
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Python
Python极简教程(一)
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Python极简教程(三)
Python极简教程(四)
Python极简教程(五)
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Pandas,让Python像R一样处理数据,但快
Python解析psiBlast输出的JSON文件结果
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植物激素分析平台| 褚金芳团队在植物激素分析技术研究中取得新进展
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扩增子图表解读-理解文章思路
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QIIME2中文教程-把握分析趋势
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水稻微生物组时间序列分析 1模式图与PCoA 2a相关分析 2b散点图拟合 3冲击图 4随机森林回归
9个模块+40余款软件+老司机辣评 16S信息分析流程软件和数据库合集
Nature Method :Rob Knight发布Striped UniFrac算法轻松分析微生物组大数据
01-背景介绍
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NAR:gcMeta——全球微生物组数据存储和标准化分析平台
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SILVAngs:16S/18S在线分析1 2
扩增子分析神器USEARCH 简介 v11新功能 v11命令大全 OTU表抽平otutab_rare 核心OTU鉴定otutab_core
扩增子分析神器VSEARCH 分析流程 2.8.1中文帮助文档
微生物扩增子数据库大全
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DNA metabarcoding: 条形码的追踪饮食摄入之路
IF:10.465 | 苏铁类植物微生物相的扩增子16S分析
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Cell Research | 华农解析水虻基因组图谱和肠道微生物组降解规律
Fungal Diversity | 70位作者共同修订真菌界担子菌门分类系统
Nature:肠道微生物通过代谢调节人体肠道免疫
宏基因组分析
宏基因组分析教程
1简介-定义、方法和数据库
2扩增子-微生物群落多样性
3PICRUSt功能预测
4宏基因组物种组成和分箱
5宏基因组功能数据库与通路
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7挖掘微生物组生物标记
4500元的微生物组培训资料
微生物组助手——最易学的扩增子、宏基因组分析流程
GigaScience:ASaiM基于Galaxy微生物组分析框架
斯坦福大学统计系教授带你玩转微生物组分析
一文读懂宏基因组binning
30余款宏基因组分析软件经验总结上 中 下
微生物组学数据分析工具综述 16S+宏基因组+宏病毒组+宏转录组
Nature Protocols:整合宏基因组、代谢组和表型分析的的计算框架
MetaPhlAn2一条命令获得宏基因组物种组成
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HUMAnN2:人类微生物组统一代谢网络分析2
宏基因组有参流程Metagenomics Tutorial (HUMAnN2)
1背景知识-Shell入门与本地blast实战
2数据质控fastqc, Trimmomatic, MultiQC, khmer
3组装拼接MEGAHIT和评估quast
4基因注释Prokka
5基于Kmer比较数据集sourmash
6不比对快速估计基因丰度Salmon
7bwa序列比对, samtools查看, bedtools丰度统计
8分箱宏基因组binning, MaxBin, MetaBin, VizBin
9组装assembly和分箱bin结果可视化—Anvi’o
10绘制圈图-Circos安装与使用
KEGG在线数据库使用攻略
NAR-2018-dbCAN2鉴定宏基因组CAZYome碳水化合物相关基因
EggNOG功能注释数据库在线和本地使用
antiSMASH:微生物次生代谢物基因簇预测
Microbiome:宏基因组分箱流程MetaWRAP 简介 安装和数据库部署 实战和结果解读
Krona绘制物种或功能组成圈图
microbiomeViz:绘制lefse结果中Cladogram
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微生物组取样和DNA提取建议
样品生物学重复数据选择 1必要性 2需要多少重复?
样品命名 注意事项 实例
扩增子引物选择 16S结构 16S单V4区是最佳选择? 引物评估
海洋可培养微生物的鉴定与分类
怎么取粪便样品
根际土Rhizosphere/Rhizoplane如何取
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Nat. Biotechnol.:高通量测序16S及18S rRNA全长
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主流非聚类方法dada2,deblur和unoise3介绍与比较
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排序方法比较大全PCA、PCoA、NMDS、CCA
Adonis和ANOSIM方法组间整体差异评估原理
PCoA距离算法大全
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宏基因组基础知识梳理
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P值背后那些事儿
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学习全基因组测序数据分析 1测序技术 2fasta&fastq
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Microbiome:中国科学家完成鸡肠道微生物宏基因集的构建(张和平、魏泓、秦楠点评)
Gut:人体最初的微生物起源与生殖健康 孕期健康对孩子至关重要
Microbiome:土壤微生物驱动退耕还林系统土壤剖面的养分循环
BA:根际微生物组提高植物耐盐性的研究进展
PC: 陈峰等纵论口腔菌群何以影响全身
SBB:石油污染土壤微生物群落构建与生物多样性研究
SCLS:水稻微生物组时间序列分析
中国微生物组计划—农作物微生物组
应用生态学报:东北黑土区不同纬度农田土壤真菌分子生态网络的比较
Sciences:用膳食纤维”钓”出15株缓解糖尿病的细菌!
Nature: 来自细菌的通告——群体感知效应
Nature:皮肤微生物群-宿主相互作用
Nature综述:人类微生物培养及培养组学culturomics
NRM: 蓝藻水华的形成机理及防治动态
NRM: 拥抱未知-解析土壤微生物组的复杂性
NRM: 追“根”溯源:植物根际的微生物生态
NRM 关键物种对于微生物菌群结构和功能的驱动作用
NRM:多年冻土的微生物组
Nat Rev Gastroenterol Hepatol: 给医生的菌群分析指南上 下
PNAS: 干旱延缓高粱根系微生物组的建成并富集革兰氏阳性菌
NAR:MicrobiomeAnalyst微生物组分析师——统计、可视化和元分析微生物组数据的网页工具
Nature综述:微生物的社交网络 - 营养缺陷型如何塑造复杂群落
Cell综述:人类肠道菌群-从关联到调控
Cell: 宏基因组学成为病毒分类新方法
Nat Rev Microbiol:呼吸道菌群—呼吸道健康的守门人
Nat. Plant: 可持续农业生态系统中的核心微生物组
Cell:代谢控制中的脑肠轴
Cell:人体肠道细菌与自身细胞的比例究竟是多少?
COM: 土壤微生物组——从宏基因组学到宏表型组学
Ann. Rev.:植物微生物组—系统见解与展望
Ann. Rev.:微生物组与人
微生物组学与植物病害微生物防治
组学重建真菌现有分类系统
FEMS: 森林微生物组多样性,复杂性和动态变化
Nature Microbiology: 微生物数据的系统发育分析方法
Protein&Cell解析宿主基因组和微生物的复杂互作
Microbiome植物内部微生物的相互作用
微生物组学研究的可再现性、可重现性、稳定性与普适性
TPS:植物相关微生物群在传统草药中的作用
Nature Microbiology:微生物与海洋全球变化
NBT:根际微生物组抗番茄枯萎病
Nature:益生菌清除致病菌的机制 科普:原来益生菌是这么搞定致病菌的
Nature: 高通量细菌分离培养鉴定
Nature:根系菌群参与磷胁迫和免疫的平衡
Nature: EMP揭示地球多尺度微生物多样性
Nature:环境vs基因,谁对肠道菌群影响更大?
Nature:人类肠道微生物组的肠型
Nature:如何做一篇肠道菌群免疫的顶级文章-高盐与高血压
Nature:肠道菌群代谢物调节肠道与免疫
Nature: 拟南芥根微生物组的结构和组成
Nature: 地球上最古老的热液喷口发现早期生命迹象
Nature: 甘露糖苷选择性抑制致病性大肠杆菌
Nature:乙酸盐通过介导微生物-脑-β细胞轴促进代谢综合征
Nature:人工甜味剂改变小鼠肠道菌群组成及功能
Nature:土壤细菌具有多种合成次级代谢物的基因
Nature: 海洋病毒对环境基因组和潜在的生物地球化学影响
TM:宏基因组学揭示海洋微生物及其病毒的生态学
Nature综述:宏基因组时代的病毒分类
Nature:全球表层土微生物组群落结构和功能
Nature-2018-抗菌药物组合有望特异性治疗耐多药性的细菌感染
Nat. Genet.:微生物如何适应植物的? 评论 正文
NBT: 宏表观组—DNA甲基化辅助宏基因组binning
NM: 宏基因组软件评估—人工重组宏基因组基准数据集
NC.:降低微生物群落复杂度突破组装难题
NC:宏基因组学提示曙古菌门的代谢和进化(中大李文均组)
NM:植物根系分泌物影响菌群结构
NM:丰度决定了细菌在复杂群落中的功能作用
CHM:小肠菌群与脂肪的消化和吸收密切相关
GigaScience:植物MWAS研究—谷子产量与微生物组关联分析
Microbiome:微生物组研究中你必须注意的细节
Microbiome:土壤微生物驱动退耕还林系统土壤剖面的养分循环
Microbiome:HiSeq平台16S扩增子文库构建方法
Microbiome:植物根际微生物组也有昼夜节律
Microbiome: 简单套路发高分文章—杨树微生物组
Microbiome: 植物生态位和基因型对微生物的影响
Microbiome:肠道菌群失衡促进高血压
Microbiome:重新定义“卫生”概念
Microbiome: 绝对定量环境样本细菌、真菌、真核群落丰度
Microbiome: 培养组学对已分离人类细菌和古菌物种库的贡献
Microbiome:空间尺度对华北平原麦田土壤细菌群落的影响(南土所褚海燕组)
Microbiome: 黄龙病破坏柑橘根部相关微生物菌群从根际到根面的富集过程
Microbiome:在人工肠道中建立动态线性模型指导设计和分析微生物组研究
Nat. Med.:菌群与疾病的关:先有鸡还是先有蛋?
NM: 四分之一常用的非抗菌药物,居然也会抑制人体肠道菌群?
Science: 肠道微生物可以转移到肝脏促进先天性免疫疾病发生
Science:肠道菌群介导胆汁代谢通过NKT细胞调控肝癌
Science:微生物群落的构建过程具有趋简性
Gut-2018-菌群标志物有望诊断早期肝癌 PPT和视频讲解
Gut-口腔微生物可以预测直肠癌
Cell子刊:碳水化合物限制饮食对人类肝脂肪变性的快速代谢益处的综合理解 看“低碳饮食“大法如何降低肝脏脂肪
PNAS:水稻微生物组
PNAS-2018-病原菌在植物免疫下的转录组
PNAS-2018-根系分泌物香豆素调控微生物群落结构并促进植物健康
PNAS-2018-玉米根际的大规模田间重复研究确定可遗传的微生物 方法解读
PNAS-2017-人工构建玉米极简微生物组
PNAS: 儿童生长发育迟缓 = 长期饥饿?
ISME宏转录组揭示参与深海碳氮循环的微生物
PLOS Biology: 发现一种固氮玉米
PBio-2018:如何设计可预测植物表型的微生物组
npjsba-2018-用肠道微生物模型指导个性化膳食缓解局部性肠炎
SBB:长期施肥影响土壤固氮菌的群落装配过程
科普视频*寓教于乐
一席-赵立平-大树细菌
肠道—刘洋彧-建肠道菌群生态网络
CCTV9让尸体说话-法医密档
走进科学:枯草芽孢杆菌替代畜牧业抗生素添加
走进科学:锄禾者新说
NHK再造人类生命的神奇细胞
NHK一片看懂肠道菌群在人体中的作用
NHK生命大跃进
BBC人体奥秘之细胞的暗战
BBC人体奥秘Inside.the.Human.Body
NGC人体内旅行Inside.the.Living.Body
NGC子宫日记Womb
原来益生菌是这么搞定致病菌的
CNS接连发文背书,原来生姜这么神奇
漱口水增加糖尿病,高血压风险
一顿寄生虫大餐,或能治好干净引来的免疫病
致命病毒为何疯狂袭击人类?
马铃薯晚疫病:引发百万人死亡和逃难
看完这些能控制大脑的寄生虫,你会怀疑人类!
考拉:你以为我想呆萌?幼年吃屎长大磕毒,差点就没活下来
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噬菌体的前世今生
乙肝疫苗的故事,居然有人体实验
他发现了疟疾的元凶,开创了致病生物研究新时代
谁来养活中国人?他用小麦增产千亿斤让中国成为粮食大国
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机洗内裤容易得暗病?这个锅我们袜子不背!
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厌氧君和好氧君谁是明日之子
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Python没有捷径,但可以加速,零基础九天你也可以会编程
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微生物组——扩增子分析专题实战开课啦
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易生信 转录组专题分析第4期开课啦
从Nature, Science文章看易生信培训的重要性
啥是佩奇?
这么高配的培训班集齐了CNS,不想来看看?
NBT之后再发Science,这个公众号主编不一般
DNA metabarcoding: 条形码的追踪饮食摄入之路
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