想免费学生信?25个自学网站,任你选!

生信学习的公益网站安利
1.Biostar
网址: https://www.biostars.org/
特点性质:一个问答性质的全英文网站,专注于生物信息类的问答,几乎所遇到的技术问题,都能在该网站找到答案。支持关键字搜索,遇到问题先搜索答案。论坛也会精选出一些优质内容汇总。一些软件的作者、生信界的大咖也会在该网站潜水。
:github,STHDA,
imageDP http://www.ehbio.com/ImageGP/index.php/Home/Index/
加拿大生信开源学习资源Bioinformatics.ca;
2. STDHA

网址:http://www.sthda.com/

特点性质:这个网站是一个生物信息学的博士建立的网站, 写了很多关于multivariate data analysis, survival analysis和 data visualization的包,主要是为了数据科学的培训做的这个网站,里面有大量的使用R语言进行数据分析的教程,主要包括基本的R绘图,高级绘图,数据处理,教程深度和广度都是非常令人称赞,而且一直都在更新,是很多漂亮的R的发源地。

3. Stack Overflow

网址: https://stackoverflow.com/

特点性质:编程作为生物信息工作人员必不可少的技能之一,那么你肯定会遇到康熙的儿子胤祀,那么这个网站就是你最好的找寻答案的地方,这是世界上最大的,最值得信赖的编程问题解决方案的最可能出现的地方,并且里面的答案都会投票,投票越高的解释的越清楚,方法越可信,所以,没事经常看看,可以减少你写出八阿哥的可能性.

4. github

网站: https://github.com/

特点性质:github目前是微软的,是世界上目前托管代码最多的网站,上面有无数优秀的开源项目,生物信息目前用的如那件绝大部分都可以从上面看到源码,并且作者都上传了源码,可以在上面提出自己的issue,然后等到作者的回答,是一个快速和同行业的人交流的非常好的地方,并且可以设置个人私人代码库,不用担心代码丢死,也可以进行版本管理

5. 加拿大生信开源学习资源

网址: https://bioinformatics.ca/

特点性质:作为一个开源的生信资源网站,它介绍了许多关于生信数据处理的内容,包括肿瘤基因组学,R语言的使用,测序数据分析,代谢组学,医学生物信息学,表观遗传数据分析,通路分析内容和传染病的基因流行病学的内容,视频讲解内容非常全面。

6. bilibili

网站地址: https://www.bilibili.com/

特点性质:哔哩哔哩是中国最受大家欢迎的学习网站之一,上面有海量的生物信息学资源,也有很多大学的生物,数学,统计,编程课程,平时刷刷这里的视频帮助还是非常大的,下面介绍几个比较好的资源

生物统计学-南京农业大学 https://www.bilibili.com/video/BV12b411m76t?p=71

山东大学-生物信息学  https://www.bilibili.com/video/BV1zW411L79R

清华大学生物信息学公开课 https://www.bilibili.com/video/BV1jb411b7Br

北京大学生物信息学:学习方法 https://www.bilibili.com/video/BV13t411G7oh?p=19

7. SEQanswers

网址: http://seqanswers.com/forums/

特点性质:SEQanswers是专门的关于二代测序的生物信息讨论和存放资源的论坛,样式有点和国内的小木虫类似,单独做了一个导航栏来显示每天的问答,整体来说质量还是蛮好的,一些测序的问题经常可以在上面找到答案,但是问题量比不上bistar,问题的回答质量也不如stackoverflow.

8. StatQuest

网址

https://space.bilibili.com/257347536?from=search&seid=13661736885600696159

特点性质:提供生信统计学学习的视频,B站有中文字幕版和相关代码。使用大量的可视化例子介绍统计学的基本原理,概念,帮助生信菜鸟快速进阶,掌握生信所涉及的统计学元素,并且学习起来很有趣。英文原声也能练习英语听力

9. omictools

网址: https://omictools.com/

特点性质: Omictools是一个生物软件的集合网站,并按软件功能和热度对软件进行整理和排序。点击需要的软件链接,页面中会给出软件详细的介绍,包括官网地址,下载链接,论坛,文档,用户讨论。也有按照流程分类的各个软件排列,是学习生物软件的好帮手。

缺点:omictools网络环境不好,国内访问比较慢。

10. 慕课网

网址: https://www.mooc.cn

特点性质:慕课网(IMOOC)是学习编程最简单的免费平台。慕课网提供了丰富的移动端开发、php开发、web前端、html5教程以及css3视频教程等课程资源。它富有交互性及趣味。生物信息也有编程的部分,这个网站也有很多的这方面的资料,网址就是https://www.mooc.cn/?s=%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%A1%E6%81%AF&cat=5。包括北大清华复旦交大都在上面提供很多优秀的生物信息课程,我们如果对爬虫感兴趣,上面也有蛮好的爬虫课程

11. Data Science

网址: https://towardsdatascience.com/data-science/home

特点性质:这个一个非常出名的数据科学的网站,包括机器学习,编程,可视化,人工智能等等几大模块,内容的质量很高,不过都是英文的,需要一定的英文抗击打能力。而且每个都有可重复的简单例子,方便你快速理解,学会使用,掌握一个个小技巧

12. 简书

网址: https://www.jianshu.com

特点性质:简书是一个个人blog网站,上面有很多生信的同好写的心得,很多初学者遇到的问题检索一下都有答案,包括代码,解决问题的过程,自学的思路,关键是全中文的,适合初学者自学和检索。缺点是要从搜索框进去,不要从首页进去,毕竟不是专业的生信网站。有问题可以在简书上发简信写作者,有时候也会得到回复的。

13. awesome-R

网址: https://github.com/qinwf/awesome-R

特点性质:R语言作为生物信息工作人员的一个必不可少的利器,必须了解一些常用的优秀的包。这是一个收集了一些非常优秀的R包的网站,包括R语言应用的各个方面。Integrated Development Environments,Syntax,DataManipulation,Graphic Displays,HtmlWidgets,Reproducible Research,WebTechnologies and Services,Parallel Computing,HighPerformance,Language API,DatabaseManagement,Machine Learning,NaturalLanguage Processing,Bayesian,Optimization,Finance,Bioinformaticsand Biostatistics,Network Analysis,Spatial,RDevelopment,Logging,只要认真学习这里面每个类别的最优秀的包,就可以成为一个R高手

14. Omicsclass

网址: www.omicsclass.com

特点性质:Omicsclass知识问答社区是一个侧重于基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据解读、数据挖掘的综合性知识数据库,里面汇集了海量测序及数据解读相关问题及答案,有疑惑在网站搜索相关关键词即可找到答案。

15. awesome-python

网站: https://github.com/vinta/awesome-python

特点性质:python作为当前最炙手可热的语言之一,也是生物信息工作人员的一个必须学会的语言,无论是数据分析,绘图,搭建流程和平台都是非常有用的。这是一个收集了一些非常优秀的python包的网站,包括python语言应用的各个方面。

Admin Panels,Algorithms and Design Patterns,ASGIServers,Asynchronous Programming,Audio,Authentication,BuildTools,Built-in Classes Enhancement,Caching,ChatOpsTools,CMS,CodeAnalysis,Command-line Interface Development,WebCrawling,Web Frameworks,WebSocket,WSGIServers等等,只要认真学习这里面每个类别的最优秀的包,就可以成为一个python高手,那时候你就不只是一个生物信息工程师了,你是一个python的IT工程师了。

16. MIT生物信息 Data Analysis for the Life Sciences

网址: http://genomicsclass.github.io/book/

特点性质:是一个系列课程,从浅到深,并且分类明确,包括统计学基本知识,尤其是我们常用的线性模型,特征值降纬,机器学习,批次效应,基因注释,假设检验,基因组数据可视化,多组学数据分析,文章结果重复等,反正十分好的课程,值得深度学习

17. 加州大学欧文分校机器学习数据集

网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

特点性质:目前有497个数据集,包括我们组熟悉的iris数据集等等,分局多个维度分类好,如分析类型、数据类型、研究领域等,点击某个分类链接可以看到数据集相关内容,包括数据介绍和FTP下载目录,在r里面直接利用read.table函数读取,下载后的数据就可以测试自己的算法。

18. 知乎栏目

特点性质:知乎作为一个公共平台,它的专栏有点类似微信的公众号,所以当有问题的时候,百度后面加上 XXX(问题)知乎,就会跳转到知乎的答案页面或者知乎专栏,经常会有作者在上面分享一些经验,比如生信宝典专栏(https://zhuanlan.zhihu.com/sxbd-ehbio)他会介绍了生信入门的方法,单细胞转录组,文献讲解,Conda,R,pip,brew软件安装等,还会有一些下载资源链接。

19. 吴恩达机器学习

网址: https://www.acfun.cn/v/ac4700373_17

特点性质:斯坦福大学吴恩达教授在coursera平台开设的一门课程,通俗易懂地介绍机器学习原理,一些常用算法,应用场景,同时布置课后练习,有考试。完成课程后可以获得一份证书。后被中国海洋大学黄海广博士翻译提供字幕,并制作学习笔记,从而在国内机器学习圈子火了起来。网易云课堂可免费学习,非常推荐新手学习,后续吴恩达教授也推出了神经网络等更高阶算法的学习课程。

20. Rosalinad

网址: http://rosalind.info/problems/locations/

特点性质:Rosalind网站提供一些有趣的问题,让我们练习我们解决生物信息问题的能力。沉迷生信的小伙伴可以试试。每道题目会描述一个需要解决的问题,然后给出指定的输入。我们需要做的,就是根据题目表述进行编程,然后用程序计算给定的输入数据集,得出答案。网站上还有全世界各个地方的人,大家可以就某个问题进行讨论和交流,相互学习。

21. Bioconductor for Genomic Data Science

网址: https://www.coursera.org/learn/bioconductor

特点性质: 美国约翰霍普金斯大学的使用Bioconductor分析基因组科学数据课程,由Kasper Daniel Hansen, PhD授课,将会学到数据结构,基因组数据特点,解析,在R的bioconductor的世界中,你将会使用R完全学会分析生物的组学数据,发现bioconductor的美好和R的魅力。实现代码得到数据,可视化数据。

22. 中文R语言网页课程

网址: https://www.w3cschool.cn/r/r_overview.html
特点性质:适合看不懂英文的R语言学习者入门学习:

23. 英文R语言极简教程

网址: http://www.r-tutor.com/r-introduction
24. plob

网址: https://www.plob.org/

特点性质:是目前国内做好的生物信息教程网站之一,里面的内容包罗万象,完全免费,包括各种生物信息软件,r包,Python库的使用,教程有简单的有难的,并且经常更新,而且可以发表自己的品论,与作者交流

25. 生信坑

网址: https://www.bioinfo.info/

特点性质:这是一个中文的网站,类似于中国的biostar.有北京大学的孟浩伟大神在里面活跃,里面同样也是包括我们平时可能遇到的各种生物信息的bug,包括软件环境不对,包运行不了,网址打不开,某个参数的加不加的影响,以及某些分析的原理,反正你就中文随便说,大家都理解,不担心英文说不清楚,别人误解。

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