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：
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
2021年12月02日20：00，博雅数智讲堂第6期在腾讯会议和B站成功举办，本次报告题目为”计算生物学“。本期活动吸引全国600余名高校教师参加。
首先呢，二者都是交叉学科，侧重于算法和模型，有大量的软件和工具，以及海量的数据。考虑到计算机行业的发展要早于生物信息学而且它更加成熟和系统，我们都相信这里面有很多值得生物信息学行业的借鉴发展路径。
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。
生物信息学是一门跨学科的科学领域，它将生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识相结合，利用计算方法和工具来解决生物学领域的问题。随着生物学数据的急剧增加，人工智能（AI）技术在生物信息学中的应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用AI技术分析和挖掘生物大数据。
信息学正在跨学科发展，影响着化学、生物和生物医学的多个领域。除了成熟的生物信息学学科，其他以信息学为基础的跨学科领域也在不断发展，如化学信息学和生物医学信息学。其他相关的研究领域，如药物信息学、食品信息学、表观信息学、材料信息学和神经信息学等最近才出现，并作为独立的子学科继续发展。这些学科的目标和影响通常在文献中被单独回顾。因此，确定共同点和关键差异仍然具有挑战性。研究人员结合自然科学和生命科学中的三个主要信息学学科，包括生物信息学、化学信息学和生物医学信息学进行讨论，并对相关的子学科进行简要评论。重点讨论了生物信息学、化学信息学和生物医学信息学的定义、历史背景、实际影响、主要异同，并对生物信息学、化学信息学和生物医学信息学的传播和教学进行了评价。
机器学习是我一直深入研究和应用的领域，其在生物信息学中的应用尤为引人注目。通过让计算机从数据中学习模式，机器学习为处理生物信息学中的复杂问题提供了新的思路。我理解监督学习、无监督学习和强化学习等方法的区别和适用场景，这些方法在生物信息学中有着广泛的应用。
早在 2018 年的时候我在"生信草堂"的公众号上写过一篇关于 RSS 的文章《使用 RSS 打造你的科研资讯头条》，介绍了关于 RSS 的一些内容和如何使用 inoreader 来订阅你感兴趣的一些科研资讯。 今天主要来给大家推荐一些常用的生物信息学的 RSS 订阅源，通过这些订阅源你可以及时掌握和了解到一些比较前沿的生物信息学研究资讯。
亚太生物信息学大会（Asia Pacific Bioinformatics Conference, APBC）是一年一度的行业国际盛会，汇聚区域间生物信息学领域的学者、研究人员和产业领导者，共同探讨生物信息学领域的研究进展、技术发展和应用创新。自2003年开始，APBC在亚太地区已成功举办20届。
随着测序技术的发展，基因组学变得越来越受欢迎，并且已经应用到农业医学环境保护等不同的领域。这使得许多具有生物学和遗传学背景的研究员，面临着大数据分析的挑战。在这里，我们为有兴趣使用命令行进入生物信息学领域的任何人提供了10条简单规则。简单来说，这十条规则可以总结为下图。
Science： 生物信息学，神秘的新职业 今天的生物信息学家迎来了好时候。由于各个部门生成了几乎无穷无尽的生物数据，因此形成了对于生物、统计学和计算机科学交叉领域中有经验的专业人才的高度需求。科学家
我们正在见证生物医学研究的一场革命：几十年来，虽然人们一直清楚探索生物系统的遗传学对于了解生物系统是非常重要的，但是以前获得遗传序列是非常昂贵和复杂的。而现在，获取基因序列简单又便宜，以前所未有的速度生成数据。生物信息学序列分析是了解这些序列的核心，这本书简单介绍了DNA, RNA和蛋白质序列的研究。
生信云（计算）作为生物信息学发展的产物，它在生物信息学整个学科发展中起到了举足轻重的作用。生物信息学领域科研人员日常进行的数据分析工作已经和生信云紧紧联系在一起。在可以预见的几十年内，生信云将会成为云计算领域中消耗资源最多、影响力最大的方向之一。
2021年12月30日20：00，博雅数智讲堂第8期在腾讯会议、B站和知乎成功举办，本次报告题目为”健康医疗大数据概况“。本期活动吸引全国10500余名高校教师参加。
前几天去南京参加两年一度的全国大会CCBSB2014，今年是第六届，见到许多熟识的前辈和老朋友，也结识了不少新朋友。相比于两年前在哈尔滨开的第五届大会，参会人数又多了100多。连大会特邀报告算上，总共76位学者做口头报告，其中30位学者我之前并不认识，这个比例正好是40%。领域里的大会小会，无论何时、何地，总有约40~50%的学者我不认识，这个比例近年来恒定不变，咱生信领域发展速度之快，由此可见一斑。70多位学者的报告所涉及的研究方向，大概至少有60多个，两位或者多位学者从事一个小的研究方向的现象，非常少见。昨晚和有11年交情的好友一起吃饭，大家回忆十年前国内生信开大会的场景，想了半天庆华来一句：那会儿大家好像没啥可以做的，哪像现在这么多问题啊！所以咱生信领域现在真实的场景是：火打着，油门踩到底，档挂到顶，一望无际的荒原，使劲的狂奔，一往无前；有条件的开法拉利，没条件的开乐驰，实在没条件的蹬个三轮儿也行，反正地盘儿有的是，谁抢着算谁的。兄弟我对这一现象总结：圈地运动。讲这儿估计有人不高兴了：你们生信咋做的这么散呢？这个不是咱生信想做的散：问题实在太多，又不缺数据，自己感兴趣的问题都没解决，哪有时间管人家的东西啊？使劲儿的冲就得了。至于即将毕业，或者刚毕业的同行兄弟们，也别觉得没肉吃了，大家就算这么裸奔，也远没有涵盖生信所有的方向，并且一般一个小领域往少了说能容纳10位学者不算挤，那咱这领域的规模扩大10倍也照样容得下。所以咱在这儿说一句：欢迎加入圈地运动（要不改成“生信欢迎您”？）。
【资源分享】生物信息学编程实战（文末赠送120集工程师级别python视频教程）
人工智能(AI)方法已经并正在越来越多地被整合到生物信息学及其糖科学分支（即糖信息学）中实施的预测软件中。人工智能技术在过去几十年中不断发展，它们在糖科学中的应用还不广泛。这种有限的应用部分是由于糖类数据的特殊性造成的，众所周知,这些数据是难以产生和分析的。尽管如此，随着时间的推移，糖学、糖蛋白组学和糖结合数据的积累已经达到了一定程度，即使是最新的深度学习方法也能提供性能良好的预测器。
思想就像基因一样，需要通过表达来传播和互相吸引，并且生成新的东西。基因的表达，这样的表述读起来平平常常，然而我们建立这样一套概念系统是大量优秀的科学家不断探索的结果。
作为进化研究的重要手段，生物信息学担当了越来越重要的作用。作为一个极难进行实验重复和验证的学科，只能尝试根据现有的东西推断上百万及千万年前的历史。同时，生物信息学依然受到很多的质疑，且不为很多生物研究者所理解。这也是由于其是新兴的交叉学科（统计学，计算机科学与生物学）的特性所决定的。
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。
如果你是一个生信初学者，又或者你是一个学临床的，为了发文章开始学生信，学了点数据挖掘，GEO，TCGA什么的，但是对很多专有名词不理解，对很多流程或者步骤云里雾里，那我强烈推荐你看看这本书：生物信息学最佳实践-基础篇[1]！
PRISM（原名 GraphPad Prism）是一款专业的数据分析和可视化工具软件，广泛应用于生物信息学领域。它以直观、高质量、易于操作的特点，深受生物信息学研究人员的欢迎。本文将对PRISM软件的基本功能、使用方法及其在生物信息学研究中的应用进行详细介绍。
虽然西弗吉尼亚大学的研究人员看到了最新的官方ChatGPT插件——名为“代码解释器”（ Code Interpreter）的教育应用潜力，但他们也发现，对于使用计算方法处理针对癌症和遗传疾病的定向治疗的生物数据的科学家来说，这款插件的使用存在限制。
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法，研究生物学问题。
Biopython工程是一个使用Python来开发计算分子生物学工具的国际团体。(http://www.python.org) Python是一种面向对象的、解释型的、灵活的语言，在计算机科学中日益流行。Python易学，语法明晰，并且能很容易的使用以C，C++或 者FORTRAN编写的模块实现扩展。
人工智能程序AlphaFold (AlphaFold2开源了，不是土豪也不会编程的你怎么蹭一波？)，通过预测蛋白质结构解决了结构生物信息学的核心问题。部分AlphaFold迷们声称“该程序已经掌握了终极蛋白质物理学，其工作能力已超越了最初的设计”。事实真是如此吗？Skoltech Bio的研究团队让 AlphaFold 预测单个突变对蛋白质稳定性的影响，结果与实验结果相矛盾，这表明该人工智能并非结构生物信息学的万能良药。该研究发表在《PLOS One》杂志。
目前，数据维数的快速增长对生物信息学和计算生物学中的传统分析方法提出了挑战。因此，迫切需要开发新的计算方法来更有效地利用这些大量的分子数据，从海量的数据中提取和学习分子结构表征，揭示它们在生物过程中的功能作用。因此，基于数据驱动的机器学习方法自然成为主要驱动力之一。
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。
R在生物信息分析中有着极其重要的重要，无论我们做什么样的分析，我们都离不开强大的R。无论是统计学分析，还是想得到漂亮的图形，R都成了我们工作必不可少的一部分。无论是统计学算法，还是测序深度、覆盖度、热图、火山图、Peak、PCA、共表达网络、GO、KEGG的图形化，甚至很多TCGA等数据库数据的下载，我们无一例外都可以用R实现。接下来，我们介绍几个比较有用的网站论坛，希望对广大学习生物信息的同志们有所帮助。
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：
我们知道，DNA调控元件往往是一段相似的DNA序列。理想情况下这些序列完全一致，比如下面这样：
Biopython是Python的最大，最受欢迎的生物信息学软件包。它包含许多用于常规生物信息学任务的不同子模块。它由Chapman和Chang开发，主要使用Python编写。它还包含C代码，以优化软件的复杂计算部分。它可以在Windows，Linux，Mac OS X等操作系统上运行。
由于要遍历所有可能的起始位点，所以一种自然的想法是使用递归。但是为了配合后续的分支定界法，我们采用了树结构，并且进行DFS（深度优先搜索）。既然采用树结构，最简单的算法如下（伪代码）：
5月21日~23日，由香港化学生物及环境工程学会（HKCBEES）-生物学和生物信息学会（BBS）主办的第十三届生物信息学和生物医学技术国际会议（ICBBT 2021）、第九届IEEE生物信息学与计算生物学国际会议(ICBCB 2021)、图形与图像处理国际前沿研讨会（FGIP 2021）在西安同期召开，深圳国家基因库（以下简称“国家基因库”）受邀作为协办单位参与三大会议，国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBBT 2021主会场主题演讲，获得国内外医学与生物信息领域研究人员的广泛关注。
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！
本次944亿元来自于曾老师发给我的一段话：欧盟委员会宣布一项计划，将在未来 7 年中对“地平线欧洲”（Horizon Europe）投入 944 亿欧元（约合人民币 7518 亿元）。这是欧盟 1.85 万亿欧元经济复苏计划的一部分，比最初承诺的项目预算多了近 110 亿欧元。
我们应该还记得高中生物课文中，科学家如何确定遗传物质是DNA而不是其他分子的著名生物学实验：肺炎双球菌转化实验。那个时候，糖，作为一类生物大分子也曾参与过“遗传物质”这一桂冠的竞逐。然而，如我们生物老师教的：遗传物质是DNA。并以此为核心建立了生物信息学。
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！
R语言提供了许多内置的数据集，这些数据集可以在学习和练习时使用，帮助你熟悉R的数据分析和可视化操作。以下是一些常用的内置数据集及其简要介绍：
3.Centrifuge和Minimap2是处理纳米孔数据的最合适工具，并且可以认为它们是当前的最佳选择;
这几年生物信息学（Bioinformatics，下文简称生信）的迅猛发展席卷科研领域，越来越多的科研工作者认识到生物信息的重要性，部分实验室甚至开出高价招聘专职的生物信息分析人员。越来越多的研究生为了老板的需求或者自己的发展，也开始了解和尝试学习生物信息。为此，各种“鱼龙混杂“的培训班曾出不穷，但是，扪心自问，真正能够带你进入这个领域的恐怕少之又少。
分析植物适应环境变化和胁迫反应的分子机制对植物生物技术至关重要。其中关键方法包括生物信息学方法、高通量测序和后基因组技术。测序和系统生物学方法提供了从分子到细胞、器官和种群水平的植物生长的全面视图。基因组学和生物信息学促进了植物细胞中蛋白质-蛋白质和基因调控相互作用的建模，为更好的作物生产和可持续性提供了基础。同时，植物-病原体相互作用研究补充了这一领域的网络建模。
也就是说我三五年前写的很多教程需要更新了，那个时候使用的还是 CCDS.20161208.txt 这样的文件，在文章可以看到CCDS数据库的一些最新动态：
本期给大家介绍悉尼大学Jean Yang教授课题组发表在Nature machine intelligence的文章“Ensemble deep learning in bioinformatics”。该文章综述了集成深度学习最近的关键发展，以及如何将其应用到生物信息学领域中。同时，作者还详细介绍了集成深度学习从基本序列分析到系统生物学的研究、发展和挑战。
而是需要先使用 install.packages安装了我们的bioconductor的安装器（BiocManager），然后使用BiocManager的install函数去安装我们生物信息学相关的包。比如：
福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE) 的组织样本是世界各地病理实验室保存临床组织样本的标准方法。随着核酸测序技术的发展引起了人们对使用生物库中存储的历史FFPE样本的兴趣。然而，福尔马林固定会化学修饰DNA，这可能导致下游处理和数据分析中的错误。2023年6月，《Nucleic Acids Research》发表综述文章，回顾了 (I) 分析前样品质量控制、(II) DNA 修复处理、(III) 分析样品制备和 (IV) FFPE-DNA 生物信息学分析中的缓解策略，并提出建议。
从社交网络到生物信息学，再到机器人学中的导航和规划问题，图在各种现实世界的数据集中普遍存在。
当然了，仅仅是做到这些还不够，我们还需要足够的资金支持，因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新，也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失，这一点来说，由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO（Gene Expression Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析，研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异，例如，疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
生物信息学（Bioinformatics），简称生信，是一门在人类全基因组测序工程和计算机工程基础上迅速发展起来的新兴交叉学科，目前主要定位于精准医疗，适用于复杂性状的基因定位、药物靶点的筛选以及分子结构的预测等相关需求。
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