稳啦！🌞花2小时，理清2025生信学习清单

2025年想要学会生信分析的医学生/医生，先将这句话听进去：

不建议盲目开始学，生信分析不是学到极致，而是要会用，带着需求与目的去学，事半功倍。

我拿英语举例子更好理解，大家都要学英语，学习英语的目的是为了帮助我们更好交流，而不是专门研究语言学，也不会将每个单词的来龙去脉都搞清楚。

说到底，无论是生信分析还是R语言，本质都是和英语一样，是工具。

前者帮我们解决临床问题，后者帮我们实现分析。

🎯回到具体问题上来，首先是学什么？

1️⃣翻一下你所在课题组几年之内发表过的文章，看看其中有没有涉及到生物信息的部分。如果有，那么这个方向说不定是你们课题组、以及你之后的课题会用到的。

2️⃣看看你研究领域的大佬，他们的文章是不是也有相关内容。有，则方向就有了。如果这些大佬们很少做相关课题，那么可能你这个领域涉及到生信比较少，也许不具备学习的意义。

🎯怎么学？

1️⃣根据之前的文献调研，仔细阅读那些文献。对于临床医学而言，生物信息主要为其服务。那么，首先就要搞懂相关文献的结果如何说明问题，怎么说明问题。毕竟，医学的方向你很熟。

即便以后不学习生物信息，搞懂生信想说明的问题，也对你以后阅读文献、设计实验有帮助。

2️⃣质量高，作者nice的文献，一般都会挂出来原始数据和github上代码的链接。尝试复现该文献中生物信息的结果。顺利复现几篇文章后，就可以说是入门了。

3️⃣在自己的课题中，想想有没有相关的部分需要生物信息的支特。可以自己做，也可以直接交给测序公司。但是这其中的原理你要懂，具体的步骤、软件你要知道，毕竟这部分最终要写到科研文章中。

4️⃣多阅读相关文献，扩展视野，随时记录、思考有没有相关技术可以用到自己的课题中，相关技术的劣势是什么。持续保持接收新的生信信息，并且多多去实践各种生信分析方法。

但是如果你时间不充裕、学习能力一般、没有氛围就容易放弃，资金不是那么紧张的情况下，那还是建议你报一个性价比高的机构，专人指导你会更好。

时间成本其实是蕞大的成本！

不建议盲目开始学，生信分析不是学到极致，而是会用，带着需求与目的去学，事半功倍。

说到底，无论是生信分析还是R语言，本质都是和英语一样，是工具。

前者帮我们解决临床问题，后者帮我们实现分析。
你只需要挑选一个在工作上能用到的方向，有目的的学习即可。

1️⃣ 翻一下你所在课题组几年之内发表过的文章，看看其中有没有涉及到生物信息的部分。如果有，那么这个方向说不定是你们课题组，以及你之后的课题会用到的。

接下来你就可以从这个方向开始学，先去了解下这个文章的生物信息部分是谁做的，加上联系方式，若有不懂的地方可以问她/他。（怎么沟通人家愿意理你，自己学习）

0基础入门生信会是个坎儿，有人能够在你卡住的时候解疑答惑，这点非常重要！不要觉得提问羞耻。

2️⃣ 如果没有找到生信相关的内容，可以看看你研究领域的大佬，他们的文章是不是也有相关内容。有，则方向就有了。如果这些大佬们很少做相关课题，那么可能这个领域涉及到生信比较少，也许不具备学习的意义。

但，生信分析能教会你如何利用它可以帮你懂得如何利用大数据，如何分析自己的数据，从另一个角度来说，生信技能总归是对你以后科研有帮助，如果有时间，多学一项技能无疑是你求职的加分项。

1️⃣ 根据之前的文献调研，仔细阅读那些文献。对于临床医学生而言，生物信息主要为其服务。 那么，首先要搞懂相关文献的结果如何说明问题，怎么说明问题。毕竟，医学的方向你很熟。

即便以后不学习生物信息，搞懂生信想说明的问题，也对你以后阅读文献、设计实验有帮助。

2️⃣ 质量高，作者nice的文献，一般都会挂出来原始数据和github上的代码链接。

编程语言的学习，选择R或者python，看你学哪个顺手，买一本入门书籍，先搞定基本语法。然后结合你在github上找到的代码和数据，在文章中Method部分，找到分析的详细说明，尝试复现该文献中生物信息的结果。

需要提醒的是，有些步骤，比如单细胞数据处理、比对（mapping）和组装（assembly）等，需要较大计算资源，自己电脑性能不好，或者没有服务器，不建议试试。

可以从小中间结果入手。在复现结果过程中，一定会遇到各种问题，如果你身边没有人手把手指导，那么就学会如何高效的在网上向人提问。

顺利复现几篇文章后，就可以说是入门了。之后有机会，再把一些耗资源较大的步骤补充上。从原始下机数据（一般fastq），一直到最终结果都复现出来。

3️⃣ 在自己的课题中，想想有没有相关的部分需要生物信息的支持。可以自己做，也可以直接交给测序公司。

但是这其中的原理你要懂，具体的步骤、软件你要知道，毕竟这部分最终要写到科研文章中。

你得按照测序公司给的步骤和各种中间结果，去重复整合分析，然后和他们沟通，随时校正结果。这样，你就会有个轮廓。

因为生信的结果不会完全呈现在文章中，当有了整体的轮廓，你遇到问题再自己做，会更方便。

4️⃣ 多阅读相关文献，扩展视野，随时记录、思考有没有相关技术可以用到自己的课题中，相关技术的趋势是什么。持续保持接收新的生信信息，并且多多去实践各种生信分析方法。

学习能力比较强，自律性也比较强，并且时间充裕的同学可以从以上4个方向去考虑学习生信分析。

但是如果你时间不充裕，学习能力一般，没有氛围就容易放弃，资金不是那么紧张的情况下，那还是建议你报一个性价比高的机构，专人指导你会更好。

Published by wang