生物信息学，想自学，求推荐书籍（生物专业，但无生物信息学基础）？

临床医师

生物信息学，想自学，求推荐书籍（生物专业，但无生物信息学基础）？
原文地址：https://www.zhihu.com/question/288539993

清风寡欲

我本来是生物工程专业，后转到生信专业。我说一下我的经验吧，希望可以让你少走一点弯路。
生信分很多个方向，例如系统生物学、医学统计学、计算基因组、蛋白-核酸结合预测、分子动力学模拟、生物大数据整合，等等。不同方向很可能是天差地别的。当然推荐书籍也会不一样。
1、基础理论知识

（1）生物信息学。这本书主要是通识，让读者大致了解生物信息学是什么样的学科，主要研究什么，研究需要用到什么知识。
（2）理解生物信息学。这本书就更像百科全书了，基本上生信的东西在上面都有涉及，可能作为字典进行查阅。
（3）蛋白模拟——原理、发展和应用。如果你是学蛋白预测、对接的，这本书非常推荐。是我老师的老师主持编写的。
（4）机器学习。如果你要做人工智能，毫无疑问，西瓜书和花书是必备。
（5）大牛们写的review。
2、编程基础

做生物信息学基本上需要会读3~4种编程语言，但不一定都会写。
（1）python。鉴于python的综合性，不管你是做什么方向的，python都是最佳选择。
（2）R。如果你做系统生物学的话，R凭借bioconductor社区，优势非常大。
（3）shell。一般做服务器，写分析流程，linux和shell肯定躲不开。当然也可以用python，但是shell处理速度更快。这里不推荐用书，因为这方面的书都太专业了，建议看视频。例如
Linux系统管理_宁波城市职业技术学院（4）matlab。如果是做动力学模拟，做蛋白核酸对接，那肯定要用到matlab的，当然python的numpy可以代替，但是大部分程序都是matlab写的，所以肯定躲不掉。
<hr/>剩下就是靠自己看paper，找思路，并且用代码去实现了。
欢迎来看一眼这个回答。
自学生物信息学，感觉学的很零散，无法形成完整的体系，应该怎么办？

队长是我

介绍几个关于生物信息学的国外的相关书籍，有能力的人可以去阅读一下~~~
借助计算算法和软件工具解决复杂生物问题的跨学科科学分支称为生物信息学。一个新兴领域，在科学界引起了轰动，在医学科学领域有着巨大的可能性。
在过去的二十年里，这一研究领域取得了快速的发展。预计未来几年也将是渐进式的。对生物信息学家的需求很高。几乎每个实验室都需要高技能的生物信息学家来进行有效和积极的数据分析。
知识是品尝成功甜头的关键。科学界和具有计算知识和生物思维方法的学生可以通过阅读经典的生物信息学书籍来提高他们在生物信息学方面的知识。
1. Essential Bioinformatics（无中文版）


Essential Bioinformatics是生物信息学经典书籍之一，共分为六个部分。本书首先介绍了主题及其应用。序列比对、相似性搜索、隐马尔可夫模型、蛋白质基序和域预测等主题。还包括原核生物和真核生物基因预测的方法，启动子和调控元件的预测方法。下一部分是关于进化的重要性。它强调通过不同方法进行分子进化、系统发育和树表示。最后一节包括结构生物信息学。给出了蛋白质结构、可视化、比较、二级和三级结构预测以及RNA结构预测。最后一部分涉及基因组组装、比较、功能基因组学和蛋白质组学。总体而言，该教科书包括生物信息学的所有可能的基础主题。
2. Bioinformatics For Dummies（无中文版）


Bioinformatics for Dummies是一本了解生物信息学原理的非常基础的书。本书共分为五个部分。每个部分都写得很简短，包含有关工具及其原理的完整详细信息。
第一部分讨论了生物信息学的原理以及用于分析 DNA、RNA 和蛋白质的各种工具。从不同来源和序列数据库中检索 DNA 和蛋白质的序列的方法，以及处理序列的方法。第三部分描述了序列分析方法，例如使用BLAST工具、序列比较、多序列比对、编辑序列和比对等。下一部分描述了蛋白质的 3-D 结构、RNA 结构和系统发育树。最后一部分描述了软件、数据库、资源定位器等。
3.生物信息学：序列和基因组分析（有中文版）


《生物信息学：序列和基因组分析》一书有助于理解对基因组测序、蛋白质组学和代谢组学生成的数据进行计算分析的方法。它为该主题奠定了深厚的基础。本书分为 13 个清晰的章节。
第一章阐明了生物信息学的历史视角并对其进行了概述。下一章讨论序列的收集和存储、序列比对、统计分析、多序列比对等。讨论了系统发育预测、RNA 二级结构预测、基因和调控预测、蛋白质结构预测等。特别关注基因组分析、微阵列数据分析以及使用 Perl 和生物信息学模块进行编程。
4. Introduction To Bioinformatics（无中文版）


生物信息学导论是生物信息学工具和概念的汇编。整本教科书分为10个不同的章节。第一章是对生物学和计算概念的简要介绍。数据库、序列比对方法、相似性及其重要性、系统发育树、贝叶斯方法等将在后面的部分中描述。结构生物信息学和药物发现的重要主题是精心编写的。它定义了蛋白质稳定性和折叠、蛋白质结构分类工具、预测和建模工具、药物发现和开发工具等等。单独的一章专门介绍生物信息学领域的科学出版物。数据库、编程语言和工具、自然语言处理也写很好。人工智能和机器学习、系统生物学、代谢途径、组织控制等新兴主题是结论章节。
5.Understanding Bioinformatics（有中文版）


理解生物信息学是生物信息学所有方法和基础的汇编。本书共分为七个部分。第一部分是生物信息学和核酸、蛋白质和数据库等大分子的介绍。第二部分阐明了序列比对和高级比对技术中涉及的数学算法。第三章引导读者了解系统发育树构建的进化历史和理论概念，以及算法——邻域连接、最大简约、最小似然等。第四章描述了基因组的特征，继而对二级结构、三级结构、同源建模、从头建模和结构功能关系进行了预测。本书总结了蛋白质和基因表达分析。它还包括统计分析、分类和系统生物学介绍的技术。
6. Bioinformatics: Genes, Proteins And Computers（无中文版）


生物信息学：基因、蛋白质和计算机是解决复杂生物学问题的生物学概念和计算方法的结合。本书首先讨论了细菌基因组、高等真核生物中的分子进化和基因发现，以及检测非编码 RNA 基因。
接下来，本书简要介绍了序列比较方法、算法、序列比对和搜索。蛋白质序列的功能预测和氨基酸残基保守性是接下来简要介绍的主题。蛋白质结构比较、结构预测、分类和比较建模的方法作为不同的章节呈现。详细介绍了基于结构的基因组注释、蛋白质-蛋白质相互作用的研究、蛋白质-生物分子相互作用的预测以及 DNA 阵列的实验使用。关于蛋白质组学、生物信息数据管理和生物信息学互联网技术的结论章节值得一读。
7. Bioinformatics Algorithms（无中文版）


生物信息学算法是计算机科学算法的集合。共分为11个精心制作的章节。介绍性章节描述了 DNA 的历史、复制方法以及大肠杆菌中的 DNA。精心编写了分子钟的作用、基序预测、基序搜索、基因表达、相对熵等重要主题。基因组装、字符串重建、de Bruijn 图、欧拉定理是生物信息学基础的基本主题。特别章节致力于抗生素、发现、合成抗生素的方法以及类似的其他相关主题。与人类和其他模式生物的基因组一起简要讨论了生物序列的比较、比对、相似性搜索等。提供了与某些病毒性疾病相关的系统发育研究、树构建、算法。作者强调了艾滋病毒及其疫苗的开发。HMM 模型、解码问题、模型的结果和类似方面都写得很清楚。本书总结了古生物学和计算机科学的融合。精心定义了基因预测、评分床垫和定理。
8. Bioinformatics And Functional Genomics（有中文版）


生物信息学和功能基因组学是生物科学和计算机科学高级研究的绝佳来源。一本学习生物信息学的好教科书。它对学生、教师、医生和研究人员都有帮助。教科书分为三大部分。最初的部分从对 DNA、RNA、蛋白质序列的描述开始。详细讨论了数据库搜索、基本局部比对搜索工具、序列比对、系统发育和进化。本书的第二部分是关于真核染色体的基因组分析、下一代测序（NGS）数据分析、基因表达、蛋白质分析和蛋白质组学、蛋白质结构和功能基因组学。最后一部分是关于病毒、细菌、真菌、寄生虫、灵长类动物、人类基因组等的基因组研究。本书的最后一章讨论了人类疾病，并参考了用于研究它们的生物信息学工具/软件。
9. Bioinformatics: A Practical Guide To The Analysis Of Genes And Proteins（有中文版）


Bioinformatics: A Practical Guide to the Analysis of Genes and Proteins是一本独特而富有洞察力的生物信息学书籍。本书共 18 章。介绍性章节讨论了生物序列数据库，然后是从不同数据库（NCBI、DDBJ、EMBL 等）检索信息的方法。下一章提供了有关执行各种序列相似性任务和基因组浏览器的说明。描述了使用生物信息学软件对 RNA 序列、蛋白质序列等进行的预测。多序列比对、分子进化、系统发育研究、表达分析、蛋白质鉴定和蛋白质组学等主题作为一章单独讨论。重点是蛋白质结构预测和分析、生物网络和通路、代谢组学、群体遗传学、宏基因组学、微生物群落分析、翻译生物信息学和生物学家的统计方法。
10.Bioinformatics Data Skills（无中文版）


生物信息学数据技能是生物信息学学生进阶阅读书籍之一。全书分为三部分，共14章。第一部分为理解生物信息学和在该领域工作所需的数据技能奠定了基础。它强调稳健的研究和建立实验设计。
第二部分描述了开始解决生物学问题项目所需的基本技能。它指导设置和管理项目，解释 UNIX 在生物信息学中的使用，以及远程机器与科学家在项目中的角色之间的联系。提到了不同类型的生物信息数据的单独章节。最后一部分是关于在执行解决方案时应用技能。教授 R 语言编程和处理一系列数据，如序列数据、比对数据等。Shell 脚本编写、编写管道和并行化任务是这本独特书籍的总结章节。
11. Bioinformatics Programming Using Python（无中文版）


Bioinformatics Programming Using Python是描述使用 Python 语言进行生物信息学任务编程的书。共有11章。第一章描述了该语言的原语，例如值、表达式、运算符和复合运算符等。随后是对名称、函数、模块、集合、集合、映射、列表和元组的描述。另一章包括控制语句的基本主题，例如条件、循环、迭代、异常处理程序等。给出了定义类、类属性、方法关系、继承的单独一章。实用程序章节包括系统环境、文件系统、文本处理和存储等主题。模式匹配、结构化文本、Web 编程、关系数据库等都是单独的章节。最后一章描述了结构化图形、GUI 工具包、SVG 图形等。作为总结部分，最后给出了python语言的总结。

参考资料：https://www.findcareerinfo.com/best-bioinformatics-books/

队长是我

• 生信其实范围还是太大。比如上海三校，以前是复旦做进化，交大做系统生物，同济这边做医学及表观。具体还是看楼主兴趣。
  
• 有机会还是读一个生信的研究生，跟着大佬在生信的某一个领域实践一下会更好。
  
• 书，推荐R,PYTHON,LINUX,DOCKER等等，好的IT是好的生信的基础。
  
• 大佬太多了，膜拜大佬们。
  

长长的路

我现在也刚开始学生物信息学，一个要学linux，一个是R，linux可以看马哥的视频youtube上有，然后生信技能树，生信菜鸟团，公众号和论坛也有很多教程，最近看到B站还有他们的视频，感觉还不错。
R的话，B站也有视频，然后看R in action(R语言实践)，R FOR SCIENCE入门。

清风寡欲

谢邀，原理：《理解生物信息学》
技术：生信技能树，,bioconductor, R for data science