生信分析人员如何系统入门linux？ linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？ 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
服务器需要安装服务器版本的操作系统，例如各种 Linux 操作系统，Unix，windows server等。生物软件主要是 Linux 版本，需要安装 Linux 系统。
我们之前分享过一篇文章：清华大学生物信息学课件资料分享，各位屯资料的小松鼠，有没有认真跟着学习呢？
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。
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
看透了如此多的秘密，我们已停止相信尚有不可知之物。然而，那不可知之物却仍然坐在那里，冷静地舔着自己的嘴唇。
如果是想通过培训掌握生物信息学，那么可以参考：彻底入门生物信息学，可能需要12天！ 推文介绍的。
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Linux命令！
生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。
什么是数据？数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。数据可以是连续的值，也可以是离散的。
S4对象的讲解(这个是综合性质的讲解，因为bioconductor系列的包的基础就是一系列对象及函数，需要细致的讲解)
Bio-Linux是功能齐全的、强大的、可定制的、易于维护的生物分析工作站。Bio-Linux基于Ubuntu提供500多个生物分析程序，由一个图形化的菜单进行管理，能方便地访问到其生物分析文档系统及对测试程序有用的样本数据。用于处理新型序列数据类型的Bio-Linux软件包可额外安装。
什么是生物软件？首先要明白什么是软件。软件是控制计算机硬件功能及其运行的指令、例行程序和符号语言。通常软件是由程序+文档组成。生物软件顾名思义，就是专门用来处理生物数据的软件。本质上，生物软件就是将处理生物数据的方法和过程以及对各个问题的解决方法写到程序中。
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
当系统环境配置完成之后就可以开始安装生物软件了。生物软件安装有多种方式，可以直接使用源代码编译，也可以直接下载安装编译好的版本。当前还有 bioconda 方便管理生物软件。如果以上方式都很难安装成功软件，还可以使用 docker 的方法。如果是 ubuntu 系统，还可以直接使用 apt 命令安装生物软件。
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
入门生信，第一件事情除了之前部分人可能都有所接触的R语言外，就是Linux系统了。为什么要用Linux系统呢？我们很多人都会有这个疑问，windows系统不够用么？事实是真的不太够用。
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
耶鲁大学Krishnaswamy Lab 致力于计算机科学、应用数学、计算生物学和信号处理的交叉应用，开发能够从大型生物医学数据集中进行探索性分析、科学推理和预测的表征学习和深度学习方法。已经在各种生物、细胞和疾病系统的单细胞RNA测序、fMRI和电子健康记录生成的数据集上验证了他们的方法。我们的技术通常将来自图谱理论、manifold learning、信号处理和拓扑的数学先验融入到机器学习和深度学习框架中，以便忠实地对底层系统进行去噪和建模，以获得预测性的洞察力。目前，我们的方法被广泛应用于数据去噪、可视化、建模、动力学等领域。
基因组学（genomics）是对生物体所有基因进行集体表征、定量研究及不同基因组比较研究的一门交叉生物学学科，基因组学的目的是对一个生物体所有基因进行集体表征和量化，并研究它们之间的相互关系及对生物体的影响 。机器学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数据转化为可操作的临床信息。改善疾病诊断方案，了解应该使用哪些药物和给谁服用药物，最大限度的减少副作用，最大限度的提高疗效，所有这些都要求从基因组原始数据开始进行分析。这将是一项非常耗时的过程，因为涉及到的变量太多了，而深度学习恰恰能帮助缩短这一过程，近两年国内外顶尖课题组MIT、Harvard University、UPenn、清华大学、复旦大学等都在从事深度学习基因组学的研究，这一研究成果更是多次发表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名国际顶刊上，为我们发表顶刊鉴定了基础。
因为武汉新型肺炎的影响，原本两个周的寒假居然成了一个月的长假，闲来无事整理一下一些生物信息学相关的学习网站，趁着假期给自己充充电！
对生物码农而言，Linux命令行是必不可少的必修课。但是每一个命令行都会很多个参数，有众多不同的功能，掌握全部参数也是没有太大必要的。
一共三部分 通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作1 通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作2 通过简单数据熟悉Linux下生物信息学各种操作3
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
其中网页工具和云平台都不是针对专门的生物信息学工程师设计的，因为并不需要使用者会编程语言，所以使用起来非常简单。下面来一一介绍一下它们：
去年，我们的Volume I成功发表40篇论文，获得60000多次阅读和下载量，效果良好，所以Frontier出版社主动联系我们积极筹办Volume II，现已开放在线投稿，欢迎赐稿主题为“计算表观遗传学”，与细胞重编程，人类疾病，细胞分化相关的计算表观遗传学方向的研究者不要错失良机。
对于初学者而言，应该从本手开始，本手的功夫扎实了，棋力才会提高。一些初学者热衷于追求妙手，而忽视更为常用的本手。本手是基础，妙手是创造。一般来说，对本手理解深刻，才可能出现妙手;否则，难免下出俗手，水平也不易提升。
在过去几年里，研究发现long non-coding RNAs (lncRNAs)在疾病和生物调控过程中扮演着重要角色。但在大量非模式物种中lncRNA的鉴定仍是一项富有挑战性的工作。该工作需要确定的序列信息，注释信息以及构建物种特有的训练集，但具有lncRNA研究所需的足够完整的序列与注释的物种只占很少数。
QIIME是微生物组领域最广泛使用的分析流程，2016年起北亚利桑那大学Gregory Caporaso教授开发了QIIME2。
做生物信息的小伙伴对Linux操作系统应该并不陌生，因为它具有优秀的底层架构和卓越的计算性能。很多耳熟能详的测序数据分析软件，都只有Linux版本，像bwa，samtools， bedtools等等。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2020年2月14-16日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第七期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年11月1-3日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第六期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
自从知道了qiime2有了图形界面，一直期待自己能安装测试一下，无奈安装了ubuntu和debian两个linux发行版都在npm安装包的过程中报错失败了，看官网的截图是ubuntu的，我却没有成功。于是我总觉得我的黑果应该可以安装成功。因为某果很封闭，软件统一性较高，我是这样觉得的，软件体验应该比较好（PS.我不是果粉，对苹果持中立态度，也坚信开源，所以我在大神的资料下装了黑果，也足够用了）。而各种linux发行版虽然比较自由，也存在着碎片化，虽然debian、ubuntu、cent等已经足够简单易用，并且兼容性不错了，但是linux/gnu生态仍需要加油啊！
我写公众号的最初目的就是督促自己学习，分享一些教程，和专门搞生信的大佬们比起来，自己也就是菜鸟一枚，公众号更新也比较佛系，也不做推广，你能自行关注到，完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能，以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话，大家需要给你自己以定位，自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路，或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信，那也是分档次和研究方向的，如果只是分析别人的数据，比如预后模型这种，属于比较低端的水平。有的做开发，比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具，又或者是建数据库，这些属于开发类。另外，这个也和研究领域有很大关系，植物的，人的，微生物的，是有区别的，当然，很多基础工具都差不多，但需要相关的知识背景。我自己主要是做药，癌症，所以我会的技能主要和自己研究方向相关的，我也不是什么都掌握，因为我觉得，具备基础知识储备后，自己用到什么就去现学现卖，而不是一下子学会很多东西等着以后用，我个人认为这是效率极其低下的。
根据官网最新的产品规范，CentOS 7 在 2024 年停止支持，CentOS 8 将在今年年末停止支持。
腾讯视频链接：https://v.qq.com/x/page/x3230xgj0x6.html
@JnanZhang：“每一项科学突破都始于一个问题。我们可能无法立即提供所有答案，但也许共享问题并与他人进行对话，是一个很好的起点。”
如何跨越摆在生信入门菜鸟面前的三大障碍的。 第一大障碍：透析数据背后的生物学知识，完成从测序数据到生物问题的连接； 我的做法： 通过谷歌百度了解fasta、fastq格式是什么？想必维基百科上的fa
确实，我们虽然有一个专注于单细胞数据处理技术分享的公众号：《单细胞天地》，但确实是一直专注于常规的单细胞转录组数据分析，无非是降维聚类分群，以及不同分组看细胞亚群比例差异或者表达量差异。上游就是我们多次分享过cellranger流程的笔记，大家可以自行前往学习，如下：
生物软件基于linux，系统开源、免费，不需要图形界面，有效节约资源。命令行模式可以批量、高效地处理文件，满足数据分析的要求。
生物数据的处理本质上有两条路线：其中一条是序列本身具有结构特征，那么就可以通过软件算法来实现，比如预测基因，非编码 RNA，重复序列的分析等；另一条路线是序列本身没有结构特征，只能通过与已有序列进行比对，根据已知信息来推测未知信息，比如基因功能注释，16SrRNA 物种鉴定等，常见的一个例子就是得到一条序列，需要判断序列来自于哪个物种，就只能与数据库进行比对。
一项新的研究发现，戴尔 Inspiron 15、联想 ThinkPad T14 和微软 Surface Pro X 笔记本电脑上的多个漏洞可以绕过 Windows Hello 身份验证。
Cytoscape项目致力于为用户提供一个开源的网络显示和分析软件。软件的核心提供榴莲网络显示、布局、查询等方面的基本功能。软件的核心可以通过插件构架进行扩展，能快速地开发新的功能。
Cytoscape 简介 Cytoscape是一个专注于开源网络可视化和分析的软件。软件的核心部分提供了网络显示、布局、查询等方面的基本功能。软件的核心可以通过插件架构进行扩展，这样就能快速地开发出新的功能。 Cytoscape 源自系统生物学，用于将生物分子交互网络与高通量基因表达数据和其他的分子状态信息整合在一起。虽然Cytoscape也能适用于其他分子构件和相互作用，但其最强大的功能还是用于大规模蛋白质輭蛋白质相互作用、蛋白质-DNA和遗传交互作用的分析。各种物种（包括人类）的这方面的实验数据都在迅速
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
对于ATAC_seq, chip_seq等蛋白富集型实验而言，设置生物学重复是非常有必要的，通过IDR软件合并生物学重复的peak calling结果，可以得到更加稳定，更具代表性的peak。生物学重复的必要性不言而喻，但是对于某些特殊样本，确实没有生物学重复该怎么办呢？
Motif，模式，pattern，如下。我个人理解为：一组具有类似特征的序列。而在分子序列中，那么就是具有类似分子(如碱基或氨基酸）的序列。
在生信分析人员如何系统入门R(2019更新版) 里面，我提到过Linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的，哪怕你现在搜索到十几年前的Linux教学视频，也不会觉得尴尬。而且Linux属于IT工程师必备技能，IT的发展程度远超于我们，再加上各种马哥鸟叔，还有黑马训练营公开30天完整教学视频，按照道理我是没有必要在他们IT专业人士面前班门弄虎的， 毕竟他们随便拿几个偏门知识点就可以问倒我了！不过我们生信技能树的特色是主打生物信息学方向技能建设，而它作为一个典型的教交叉学科，想在此领域成为一个专业靠谱的生信工程师，我们实在是做不到在任何一个非核心知识点投入过多的时间和精力。
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