医学生怎么自学生物信息学？

笑看风云

本人双非医学硕士研究生在读，研二了，老板的课题太大了，在我手上做不完，毕业文章没有着落怎么办！！！如何最快地自学生信然后水一篇文章啊，趁现在还在实验室可以干湿结合。拜托各位大佬指点迷津，有合适的自学方式或课程也可以推荐一下。

原文地址：https://www.zhihu.com/question/643657980

继续前进

干的外包，湿的自己做，外包就搞点便宜的，弄几十个RNA-seq，分析方法就让公司给弄WGCNA和差异表达分析吧，GSEA挺火，就这个吧，听着比GO, KEGG这些俗里俗气的厉害。图表不会做就跟公司开会，让公司做，反正也付钱了，自己就学习一下AI和PS，把公司发来的图拼一拼。随便挑个筛选出来的基因实验验证一下，最好是那种别人也报导过的，然后你也做，然后和WGCNA放一块儿随便瞎编点，有钱就再弄三六个RNA-seq，或者搞个qRT-PCR，随便串一下结果，花几百块找淘宝润个色，挑个二三区小期刊发表，完事

长长的路

1.找一份相关paper。
2.查看method。
3.看下自己能不能复现一次。
4.把获得的经验用到自己的idea。
当然以上对你biochem和cs有一定要求，如果你像某位答主所说连cell line，intron exon是什么都不知道那就放弃吧，得先去补相关知识才行。
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另外不知道同学你的学校要求如何，在我校的话研究生想仅仅水一个生信paper毕业，不大可能，
我的一个本科生在做docking，然后补几个细胞实验练练手，马上就要发个三四分的。这是我作为一个病理科副教对本科生的要求。
另外一个研究生ncbi数据库玩序列比对，但是研究生来说只作为一个小项目作为大项目的补充，要是只有这个小项目我肯定不会放他走。
你目前最容易的方法，就是看看手头上，有什么可以发的实验，然后补一些基础生信的内容进去，这样容易讲故事发paper。
如果你手头上什么都没有，那就问你导师还有什么以前压着没发的货，或者找师兄弟姐妹可不可以给你一点边角料，作为“参考”。

检验医师

从头开始学习生物信息学可能是一个充满挑战但有益的过程。生物信息学结合了生物学、计算机科学、数学和统计学来分析和解释生物数据。可以分步骤来做：
第 1 步：获得生物学和遗传学的基础知识

• 生物学入门：参加生物学入门课程，了解细胞、DNA、RNA、蛋白质的基础知识和分子生物学的中心法则。
  
• 遗传学：了解基因的结构和功能、遗传以及遗传信息如何传递和表达。
  
• 在线平台：利用 Khan Academy、Coursera 或 edX 等免费在线资源，这些资源提供的课程可以帮助构建基础知识。
  

第 2 步：掌握基本的计算机技能

• 学习编码：从初学者友好的编程语言开始，例如Python或R，它们广泛用于生物信息学数据分析。
  
• 命令行界面 (CLI)：熟悉 Unix/Linux 命令行，因为它对于处理数据集和运行生物信息学软件至关重要。
  

第三步：了解生物信息学的基础知识

• 生物信息学简介：查找专门介绍生物信息学概念和工具的课程或资源。
  
• 生物信息学算法：有免费的在线课程，例如 Rosalind 或 Coursera 的生物信息学专业课程，可以向您介绍该领域使用的算法。
  

第四步：学习与生物信息学相关的数学和统计学

• 学习基本统计学：生物信息学很大程度上依赖于统计学，因此了解统计学概念和方法非常重要。
  
• 数学：如果需要，温习相关数学概念，例如概率、矩阵和基本微积分。
  

第 5 步：实践生物信息学工具和软件

• 序列比对：了解如何使用 BLAST 等基本工具进行序列比对。
  
• 基因组组装：探索基因组组装软件，例如 SPAdes 或 ABySS。
  
• 数据分析：使用 R/Bioconductor 或 Python 的 Biopython 库开始分析生物数据。
  

第 6 步：深入研究下一代测序 (NGS) 数据分析

• NGS 平台：了解不同的 NGS 平台及其数据输出。
  
• 数据解释：了解如何处理和解释 NGS 数据，包括质量控制、读图谱、变异调用和可视化。
  

第 7 步：处理项目和实际数据集

• 使用公共数据库：使用 NCBI、EMBL-EBI 或 UCSC Genome Browser 等公共存储库中的数据集进行练习。
  
• 课堂项目：参与课程作业或在线课程中的项目。
  
• 志愿者：如果可能的话，在实验室做志愿者以获得实践经验。
  

第 8 步：培养你的研究技能

• 科学文献：阅读生物信息学领域的科学论文，了解研究是如何进行和报告的。
  
• 方法开发：尝试通过解决独特问题或改进现有算法来为方法开发做出贡献。
  

第 9 步：加入生物信息学社区

• 论坛和群组：加入生物信息学论坛，例如 Reddit 或 Biostars 上的论坛，并成为社区的一部分。
  
• 会议和研讨会：参加研讨会、网络研讨会和会议（甚至虚拟会议），以了解最新趋势并与专业人士建立联系。
  

第10步：持续学习和专业化

• 高级课程：一旦您有了基本的了解，就可以继续学习您感兴趣的生物信息学领域的更高级课程（例如系统生物学、结构生物信息学或计算基因组学）。
  
• 专业化：根据您的兴趣和生物信息学领域的需求选择专业领域。
  

时间充裕，可以从基础开始学习，个人比较推荐的课程有：
1. cs50

https://learning.edx.org/course/course-v1:HarvardX+CS50+X/homecs50是一门非常著名的计算机科学入门课程,由哈佛大学和麻省理工学院联合开设。它涵盖了计算机科学的基础知识,包括算法、数据结构、内存管理等,并使用C语言作为主要编程语言。这个课程非常受欢迎,被认为是学习计算机科学的绝佳起点。



coursera的cs50

2. rosalind

ROSALIND | Problems | Locations非常推荐：Rosalind平台， 是一个交互式在线平台，旨在通过解决问题来教授生物信息学。该平台以罗莎琳德·富兰克林 (Rosalind Franklin) 的名字命名，她的工作有助于理解 DNA 的分子结构，该平台提供了一种通过逐步解决挑战性问题来学习生物信息学和编程的实践方法。它涵盖了从基本编程技能到复杂的生物信息学算法的广泛主题。ROSALIND | Problems | Locations非常推荐：Rosalind平台， 是一个交互式在线平台，旨在通过解决问题来教授生物信息学。该平台以罗莎琳德·富兰克林 (Rosalind Franklin) 的名字命名，她的工作有助于理解 DNA 的分子结构，该平台提供了一种通过逐步解决挑战性问题来学习生物信息学和编程的实践方法。它涵盖了从基本编程技能到复杂的生物信息学算法的广泛主题。

• 边做边学：Rosalind 让您能够以应用的方式学习生物信息学概念和编程技能，能够通过主动解决问题更好地记住材料。
  
• 广泛的主题：该平台涵盖了从简单的编程练习到高级生物信息学挑战的广泛主题，包括 DNA 测序、基因预测、序列比对、系统发育学等。
  
• 编程技能：通过在 Rosalind 上解决问题，可以提高编程技能，尤其是 Python，这在生物信息学和数据分析中非常宝贵。
  
• 生物信息学知识：您将获得生物信息学的坚实基础，学习如何应用计算技术来解决生物问题。
  

Rosalind




3. R for Data Science (2e)

R for Data Science (2e)这本采用一种现代化和简洁的方式教授R语言在数据科学中的应用。它不仅内容全面,案例实用,而且配有大量习题,非常适合数据科学初学者阅读。R for Data Science (2e)该书采用一种现代化和简洁的方式教授R语言在数据科学中的应用。它不仅内容全面,案例实用,而且配有大量习题,非常适合数据科学初学者阅读。


学习生物信息学是一个持续的过程，耐心和坚持很重要。从基础知识开始，逐步学习更复杂的主题和实践技能。请记住，实践实践与理论知识同样重要。

大力水手

由于生信越来越卷，不像以前写的狗X不通都能发表，所以想靠生信发表论文更难了。
这个要看具体的人，不能一概而论。
有的人别看是医学生，也有资格证，但就是怎么教都学不会。
像我之前指导一个骨科研究生发骨肉瘤的论文。我告诉他细胞系也是从患者身上分离下来的。这个话我说了一年，他都没明白。
很多其他最基本的医学的概念，也要我手把手讲解。
其他研究生也有这样的问题，但是没这个男生严重。
而且让我受不了的是，骨科的男生极高的概率性格骄傲（我一些普外科、神经外科的医生网友也这么评价），还说我是他学术上的老婆。。。。。
文章排版校样的时候，他还拿我做的统计图跟我炫耀这篇论文里的图片很好看。。。。。。
他之前让我以后继续指导他，不过这篇文章发表后我已经和他断绝联系。

还有个研究生，去年12月的时候手写了一个22年都发不出去的TCGA生信挖掘思路，特别简单，居然告诉我她要立志一个月做出一篇论文。并且由于嫌找我要收费，没有付费学习的意愿。
虽然我觉得她好高骛远，但我也不好说什么。毕竟只是一个普通网友。

但是我也见过一些公众号博主，他们的本职是临床研究生、医生，但是真的把生信、机器学习玩出了花。
我自己也是因为被一个骨科男研究生性骚扰生气，复现了他的论文，一点点积攒了代码，后续还学习了Linux生信上游、STATA及其他统计软件。

如果博主是第一种情况，建议不要心疼钱，找辅导机构。
问下概普生信那位答主（他在各个平台写生信资料很多年了，我经常看到）所在的公司能不能指导你，收费是多少。
如果你的目标只3-5分，我也可以试着给你讲解一下。我没那么精通生信医学，属于玩票，但是去年指导3篇SCI，今年2篇（1综述）。
另外，辅导机构不推荐仙桃学术、解螺旋。买了他们的服务，不是随意封账号，就是让你加钱才有更好的服务。
可以参考黑猫投诉、丁香园的帖子。

如果博主是第二种有天赋情况，那你可以找一篇生信论文，用R语言复现看看。
生信技能树，还有很多公众号，可以免费白嫖他们的知识。
先把免费的学会了再考虑付费提升也可以。
而且你有做实验的条件，比那些不能进实验室的临床专硕，更占据天时地利人和。

以上只是我的个人意见，仅供你的参考。

清风寡欲

我们是一家生物信息个性化分析公司。
我直接告诉你答案，你就别学习了。你现在掌握的技能，基本也卷的不行，发不掉文章的。
如果是当成技能来说，是可以的。
单纯指着它发文章，不靠谱。
要知道生物信息之所以被宠，是因为短平快，投入少，产出多。
但是现在这个优势被拉平了。
所以你掌握了，或者让别人做，没啥区别。
你需要掌握的是如何设计一个课题，并对结果进行解读为你所用。
而不是关注技能的提升。
希望可以帮助到你。