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：
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！
看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制： 其实我们讲解过，绘图代码本身搜索即可拿到，关键词 ggpubr paired boxplot ，输入到 https://cn.bing.com
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。
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
本文提供了部署幻兽帕鲁专属服务器（Dedicated Server）的简化指南，「仅需轻点三次鼠标，3秒轻松开服」，让你和朋友一起愉快地“抓帕鲁”。
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在帕鲁的世界，你可以选择与神奇的生物「帕鲁」一同享受悠闲的生活，也可以投身于与偷猎者进行生死搏斗的冒险。帕鲁可以进行战斗、繁殖、协助你做农活，也可以为你在工厂
本文介绍由亚马逊的研究团队推出的应用于生命科学的图神经网络指南《Graph Neural Networks in Life Sciences: Opportunities and Solutions》，这个工作发表在2022年数据挖掘顶会KDD上。图结构数据在生命科学以及医疗场景无处不在，最近很多研究把原来依赖于描述性数据分析的问题转化成依赖于生物网络的问题，例如图神经网络 (GNNs)。与其它领域相比，生命科学的问题有其自身的独特性和细微的差别。首先，这份指南比较全面地介绍了生命科学中的各种图结构数据，基于这些数据的生物和医学问题，以及相关的基于图机器学习的算法；随后，作者提供了四类基于GNN的解决方案的编程指南，每一种方案都提供了python代码和比较详细的说明，这四类问题包括：1）小分子属性预测；2）大分子属性和功能预测；3）基于双图（bi-graph）的蛋白质-配体对亲和力预测；4）利用知识图谱进行医学预测。所有代码都基于深度学习库DGL-lifesci和DGL-KE。
一夜之间，全网都在讨论《幻兽帕鲁》。这款游戏有多火？发售6天大卖800万份，在线人数突破210万大关，上万玩家涌入t腾讯云买服务器。嗯？游戏玩家来买腾讯云服务器？没错，想跟小伙伴们在帕鲁世界里畅玩，在帕鲁的世界，你可以选择与神奇的生物「帕鲁」一同享受悠闲的生活，也可以投身于与偷猎者进行生死搏斗的冒险。帕鲁可以进行战斗、繁殖、协助你做农活，也可以为你在工厂工作。你也可以将它们进行售卖，或肢解后食用。 由此可见部署个专属服务器太有必要了。
但不可能人人都有时间和精力系统性学习咱们生物信息学，Hiplot项目为这些无法抽空学习R语言的小伙伴提供了一个解决方案！
HTML5 Canvas编程：http://blog.csdn.net/column/details/canvas-programming.html GTK编程基础学习：http://blog.csdn.net/column/details/sjin-gtk.html Git学习系列：http://blog.csdn.net/column/details/git-lover.html git学习笔记：http://blog.csdn.net/column/details/gitnote.html Git深入体验：http://blog.csdn.net/column/details/gitexperience.html Git菜鸟变大神：http://blog.csdn.net/column/details/lilongsheng-git.html GitHub 漫游指南：http://github.phodal.com/ 全栈增长工程师指南：http://growth.phodal.com/ 全栈增长工程师实战：http://growth-in-action.phodal.com/ Phodal’s Idea实战指南：http://ideabook.phodal.com/ JavaScript 闯关记：https://github.com/stone0090/javascript-lessons css知多少：http://www.cnblogs.com/wangfupeng1988/p/4325007.html Docker入门教程：http://dockone.io/article/111 HTTP cookies 详解：http://bubkoo.com/2014/04/21/http-cookies-explained/ HTTP 接口设计指北：https://github.com/bolasblack/http-api-guide http2讲解：https://bagder.gitbooks.io/http2-explained/content/zh/ innodb源码分析：http://blog.csdn.net/column/details/innodb-zerok.html JavaScript Promise迷你书（中文版）：http://liubin.org/promises-book/ JavaScript：http://blog.csdn.net/column/details/js-lyg.html JavaScript权威指南：http://blog.csdn.net/column/details/webcode.html JavaScript设计模式：http://blog.csdn.net/column/details/design-pattern-of-js.html JavaScript设计模式浅谈：http://blog.csdn.net/column/details/js-patterns.html LGCB：http://happypeter.github.io/LGCB/ linux基础与shell编程：http://blog.csdn.net/column/details/linux-world.html Linux内核读书笔记：http://blog.csdn.net/column/details/linuxnotes.html Linux入门及进阶：http://blog.csdn.net/column/details/dxmy-linux.html Nginx开发：http://blog.csdn.net/column/details/sknginx.html PHP程序员技术精粹：http://blog.csdn.net/column/details/phpjingcui.html PHP入门到精通：http://blog.csdn.net/column/details/phpspecialcolumn.html python3入门学习：http://blog.csdn.net/column/details/python-spider.html Python大法好：http://blog.csdn.net/column/details/python-master.html Python入门学习：http://blog.csdn.net/column/details/enjoypython.html Python学习笔记：http://blog.csdn.net/column/details/python-notes.html scala 从入门到入门+：https://segmentfault.com
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。
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
科学，尤其是生物学，越来越依赖软件工具来实现研究。但是，如果您是生物学家，则可能未接受过软件开发最佳实践方面的培训。由于缺乏培训，科学软件通常只有极少甚至不存在的文档，使得研究人员的生活比他们需要的更加困难。
KubeArmor 是一个云原生运行时安全强制系统，它在系统级别限制容器和节点的行为（如进程执行、文件访问和网络操作）。
从事大数据行业的人都清楚，R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，同时它还是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。特意整理出从入门到进阶的相关书籍，以供参考。
疑惑一 linux系列经典的书籍 入门篇 《LINUX权威指南》书不错，写的很全面也比较广，涉及的不深，做为入门书籍不错，可以比较全面的了解linux 。另外比较热门的也可以看看《鸟哥的私房菜》等书，偏管理类的书。如果想做server方向的可以找来看看。 驱动篇 《LINUX设备驱动程序》就是网上说的“LDD”，经典之作，必备书籍。国产经典《Linux驱动详细解》也是一本非常不错的书，很实用，书中源代码 分析比较多，基于2440的，对linux外围驱动有很全面的讲解 内核篇 浙江大学的《LINUX内核源代码
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)
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。
在互联网探索到Seeing Theory开始，感受到了数据可视化对于知识展示的魅力，它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
编程，programming，无时无刻不在改变我们的生活，从衣食住行，到科学前沿，各种编程语言层出不穷。在生命科学领域，越来越多的同行开始自学程序语言，周围的同事每天都在上演着从医生到实验员到程序员的身份来回转变。以前一天的工作量，因为有了编程，几分钟就能做好。以前无法完成的绘图，有了编程，再高大上的figure也不在话下。逐渐地，科研开始离不开编程，从SAS到R、从R再到Python，甚至LAMP、Java。我们的技术和客服每天都会面临和解答很多人关于程序语言的问题，今天，我们就特邀技术团队中一作文章IF达20+的生信大牛、也是我们的IT主管给大家讲讲该如何自学编程、分享一下他在学习过程中的经验之谈。
因为一些网络素材引用不规范，我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更，还好鲍志炜抽空抢救回来了，不负大家的等待。
许多刚开始学习编程的小伙伴都想找到合适的学习资源，然后学习一段时间后又想着找个项目啥的练练手。但是许多小伙伴都存在着以下两个问题：
用Python,Lua和Ruby语言设计游戏-Game.Programming.with.Python...
本文介绍了Node.js包管理工具npm安装模块后，无法通过命令行执行命令，提示‘xxx’ 不是内部或外部命令的解决方法，给需要的小伙伴参考下。
诚然，不同环境下成长的大家吸收新知识的习惯和能力千差万别，但总有一些人的经验非常值得借鉴！同样的指点我发出去了31份，能坚持一个月的寥寥无几，甚至能坚持5天的也才8个人。当然，独立自主的坚持学习本身就很难，更困难的是无人指导而经常走弯路。
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。
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：
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功，首先对自己的“英雄”要足够了解，尤其是这三个硬性条件
Kali Linux 秘籍 中文版 第一章 安装和启动Kali 第二章 定制 Kali Linux 第三章 高级测试环境 第四章 信息收集 第五章 漏洞评估 第六章 漏洞利用 第七章 权限提升 第八章 密码攻击 第九章 无线攻击 Kali Linux 网络扫描秘籍 中文版 第一章 起步 第二章 探索扫描 第三章 端口扫描 第四章 指纹识别 第五章 漏洞扫描 第六章 拒绝服务 第七章 Web 应用扫描 第八章 自动化 Kali 工具 Kali Linux Web 渗透测试秘籍 中文版 第一章 配置 Ka
生信分两个大方向，偏程序开发和偏实际应用，程序开发需要较强的数学和 IT 背景，事实上这是一门叫作计算生物学的专业的主题，习惯上也称为生物信息学。
作者黄小斜，斜杠青年，某985硕士，阿里研发工程师，于2018 年秋招拿到 BAT 头条、网易、滴滴等 8 个大厂 offer
一名美国国家航空航天局(NASA)前科学家希望通过利用DNA注射来“帮助人类在基因层面改造自己”。 据英国《每日邮报》12月29日报道，一名美国国家航空航天局(NASA)前科学家希望通过利用DNA注射来“帮助人类在基因层面改造自己”，从而创造出一种新的超级人类，他甚至对此进行过亲身试验。 36岁的乔赛亚•赞内尔(Josiah Zayner)博士成为上个月的头条新闻人物，他成为了第一个编辑自己DNA的人。这位生物化学家试图通过注射DIY基因疗法，去除一种抑制他左臂肌肉生长的蛋白质，试图赋予自己超强的力量。 在
最近好多同学想学习java，我在网上找了找终于找到这个指南。这一个非常不错的java学习指南。内容包含的比较全面，知识点也比较完整。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 Photo by PICSELI on Unsplash 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺
讨论区的帖子《谁在招人？》[2]，提供生信深造和就业信息，欢迎访问或发布学位攻读/工作/实习等岗位。
Node.js 的每个 LTS 的版本代号都是以化学元素命名，按照首字母 A-Z 的顺序，这次的版本代号为 Hydrogen，翻译成中文是 "氢"。不过此版本目前还不是 LTS 版本，请勿在生产环境使用。
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。
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。
一般命令的执行来自于标准输入（例如键盘输入，来自文件的命令也要转换为标准输入），执行完毕后将数据（处理结果或错误信息）传输到屏幕上，也即标准输出，但是这样导致屏幕十分杂乱，也不利于结果的保存查看。我们可以采用数据流定向手段将结果和错误信息传输到文件，定向方法如下：
腾讯视频链接：https://v.qq.com/x/page/x3230xgj0x6.html
有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
我们存在的意义是为了向世界宣传开源的一切，从新工具到框架拓展到社区。我们的目标是让想要使用开源或为开源做贡献的人更容易参与其中。
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。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。如果你真正想把编程
微软官方为 C#/.NET 开发者编写了一份 Rust 入门指南，由浅入深的介绍了 Rust 的各种常见特性。
今天凌晨，谷歌一年一度的TensorFlow开发者大会在加州举行。明明应该是一场软件盛会，却被生生开出了硬件发布会的味道。
让大家久等了！这一场「NPR x JustPod 播客工作坊」面向所有创作者和听众开放！ 先来回顾一下我们的第四场活动——叙事类播客“Invisibilia”专场！ 做播客是讲好故事，主持人Yowei和Kia是两位狂热的故事讲述者，她们独成一派的故事讲述方法和逻辑，让观众们从一个新的角度认识故事创作。 在分享中，她们提到“用自己的声音讲故事”，要展现真实而非想象的自己，直面脆弱，建立亲密，打破常规，讲真正想讲的故事。为了认识自己，Kia会用声音写日记，会不断向镜头说话，向自己全盘袒露自己。大家都有被她们的智
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