导师给的《生信分析指南》，感觉要无敌😊

生信分析入门学习步骤

阶段1：基础储备

生物学基础

复习分子生物学：DNA/RNA结构、中心法则、基因调控。

了解高通量技术原理：如测序技术（NGS）、微阵列芯片。

计算机与统计学基础

编程语言：学Python或R（优先Python，语法简单，资源多）。

重点：数据处理（Pandas）、可视化（Matplotlib/Seaborn）。

统计学：假设检验、回归分析、多重校正（医学数据常用）。

阶段2：工具与数据库

生信常用工具

数据预处理：FastQC（质控）、Trimmomatic（去接头）。

序列比对：BWA、Bowtie、STAR（RNA-seq）。

分析流程：Bioconductor（R包）、GATK（基因组分析）。

关键数据库

基因数据：NCBI（GenBank、GEO）、Ensembl、UCSC Genome Browser。

疾病相关：OMIM（遗传病数据库）、TCGA（癌症基因组）、COSMIC（癌症突变）。

阶段3：实战项目（从易到难）

入门案例

使用GEO数据集分析基因表达差异（例如：用R的limma包找差异基因）。

用KEGG/GO数据库做富集分析，解释疾病相关通路。

进阶方向

单病种研究：下载TCGA的癌症数据，构建生存分析模型。

生信+AI：用机器学习预测药物反应（例如：scikit-learn训练分类模型）。

阶段4：持续提升

跟进最新技术： 单细胞测序、空间转录组、液体活检等新兴领域。

学习资源推荐

书籍：《Bioinformatics Data Skills》（实战指南）、《R语言实战》（统计分析）。

课程：Coursera的《Genomic Data Science》（约翰霍普金斯大学）、慕课网的Python生物信息课程。

实战平台：Galaxy Project（免编程生信分析）、ROSALIND（生信算法练习题）。

生物信息学是医学研究的“加速器”，你在科研中如虎添翼！

保持好奇心，多实践，加油！

《生信分析入门必看指南》

生物信息学分析（Bioinformatics Analysis）是什么？

定义：生物信息学结合了生物学、计算机科学与统计学，通过算法和工具处理、分析生物数据（如基因序列、蛋白质结构、临床数据等），揭示生命现象背后的规律。

核心应用（医学相关方向）：

• 基因组学：疾病相关基因挖掘、癌症突变分析、遗传病诊断。
• 转录组学：研究基因表达差异（如肿瘤 vs 正常组织）。
• 蛋白质组学：药物靶点发现、蛋白质相互作用网络。
• 宏基因组学：肠道菌群与疾病关联分析。
• 临床生信：个性化用药、生物标志物开发、预后模型构建。

---

学习步骤

阶段1：基础储备

生物学基础

• 复习分子生物学：DNA/RNA结构、中心法则、基因调控。
• 了解高通量技术原理：如测序技术（NGS）、微阵列芯片。

计算机与统计学基础

• 编程语言：学Python或R（优先Python，语法简单，资源多）。
• 重点：数据处理（Pandas）、可视化（Matplotlib/Seaborn）。
• 统计学：假设检验、回归分析、多重校正（医学数据常用）。

---

阶段2：工具与数据库

生信常用工具

• 数据预处理：FastQC（质控）、Trimmomatic（去接头）。
• 序列比对：BWA、Bowtie、STAR（RNA-seq）。
• 分析流程：Bioconductor（R包）、GATK（基因组分析）。

关键数据库

• 基因数据库：NCBI（GenBank、GEO）、Ensembl、UCSC Genome Browser。
• 疾病相关：OMIM（遗传病数据库）、TCGA（癌症基因组）、COSMIC（癌症突变）。

---

阶段3：实战项目（从易到难）

入门案例

使用GEO数据集分析基因表达差异（例如：用R的limma包找差异基因）。
用KEGG/GO数据库做富集分析，解释疾病相关通路。

进阶方向

• 单病种研究：下载TCGA的癌症数据，构建生存分析模型。
• 生信+AI：用机器学习预测药物反应（例如：scikit-learn训练分类模型）。

---

阶段4：持续提升

跟进最新技术：单细胞测序、空间转录组、液体活检等新兴领域。

---

学习资源推荐

📚 书籍：《Bioinformatics Data Skills》（实战指南）、《R语言实战》（统计分析）。
🎓 课程：Coursera的《Genomic Data Science》（约翰霍普金斯大学）、慕课网的Python生物信息课程。
🛠 实战平台：Galaxy Project（免编程生信分析）、ROSALIND（生信算法练习题）。

---

如何快速看懂一篇生信文献？

🔍 抓核心问题：标题中的关键词（如TP53突变、预后、免疫微环境）。
📊 盯分析模块：差异基因、富集分析、生存模型、多组学整合。
🖼 关注图表：热图（差异基因）、火山图（DEGs）、生存曲线、通路网络图。

文献学习建议

📌 入门推荐：从短篇（<5页）的 Bioinformatics 或 Frontiers in Oncology 文章开始，重点看方法部分的流程设计。
📌 复现练习：下载文章的GEO或TCGA数据，用相同工具重复关键分析（如差异表达）。

💡 生信分析的本质是“用数据讲生物学故事”，掌握套路后，你会发现大多数文献的骨架高度相似！

---

避坑指南 🤦‍♀️

🚫 不要死磕编程：初期用成熟工具（如Galaxy）快速上手，再逐步深入代码。
✅ 从“小问题”开始：例如“如何用生信找到某疾病的潜在药物靶点？”保持目标驱动学习。

✨ 生物信息学是医学研究的“加速器”，掌握后能让你在科研中如虎添翼！
保持好奇心，多实战，加油！💪

医学生为什么要学习生信分析？

刚开始接触生信分析，大家可能跟我一样，学不到 1 个月就想放弃。生信分析门槛确实高，如果是为了发一篇 SCI，为什么不去学 Meta、学临床研究，在这儿死磕难度更大的生信分析呢？

因为生信分析对于医学生而言，是 必备技能，就像英语一样，你处处都能用到它。

举个例子。

你的老板随手抛一个课题方向的时候，你想过如何拆解这个课题变成具体可落地的方案吗？

首先分子怎么来？ 是看文献一个个忙猜，还是通过自己手动用公共数据库筛选？
接下来的信号通路选哪条？表型应该靠哪个？

如果都靠看文献来猜测筛选，要看的文献显然多如牛毛！而且这种方法写在文章里多少点不靠谱，为什么选择这个而不选择那个呢？

---

所以没有点生信测序结果，很多文章都拿不出手。

无论是基础文章中的分子、机制、表型的筛选，还是和临床研究结合，用高通量数据构建临床变量的预测模型。生信分析都是给科研增加论证维度的升级利器。

---

导师反复和我说的：多多实践！

直接参与生信分析项目，遇到问题解决问题，科研能力就是在实践中慢慢培养起来的！

不过刚开始我们处于小白阶段，可能会苦恼课题组没有人做生信课题，或者大家水平高，确实没有时间手把手教你，让你跟上节奏。

医生就更不用说了，医院里精通生信且有时间教你的老师不好找。

如果能无事无巨细指导你做科研的人，你真的要好好感谢别人。

没有这样的资源也不必焦虑，我们可以 找机构学习。