想免费学生信？25个自学网站，任你选

来源：头条浏览：0 2022-12-26 17:00:01

1.Biostar

想免费学生信？25个自学网站，任你选

URL:https://www.Biostars.org/

特点：专门针对生物信息类答疑的问答q&； A如果在网站上遇到技术问题，可以在该网站上找到答案。支持关键字搜索，遇到问题首先搜索答案。论坛还将选出一些高质量的内容摘要。一些软件的作者、生信界的大咖也会通过该网站潜水。

注： github，STHDA，

imagedp http://www.eh bio.com/imagegp/index.PHP/home/index /

加拿大开源学习资源Bioinformatics.ca；

2. STDHA

URL:3358www.sthda.com/

特点：该网站是生物信息学博士创建的网站，写有许多关于多数据分析、多分析和数据可视化的软件包。这个网站主要是为了数据科学的训练而做的，里面有很多使用r语言进行数据分析的教程，主要包括基本的r情节

3 .堆叠概述

URL:https://stackoverflow.com/

特点：编程是生物信息工作者不可缺少的技能之一。那么，你会遇到康熙的儿子胤祀吧。那么，这个网站是寻找你最好答案的地方。这是世界上最大、最可靠的编程问题解决方案最可能出现的地方，而且里面的答案都将被投票。投票越高说明越清楚，方法越可靠。所以，没关系仔细看，可以减少你写八哥的可能性。

4. github

网站： https://github.com/

特点： github现在是微软的，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，生物信息现在大部分都可以从上面看到源代码，而且作者都是源代码在上面提交自己的issue，可以等待作者的回答，是与同行迅速交流的非常好的地方，而且可以设置个人的私人代码库，不用担心代码会死

5 .加拿大生信开源学习资源

URL:3359bioinformatics.ca/

特点：作为开源生信资源网站，用于多种生信数据处理，包括肿瘤基因组学、r语言使用、测序数据分析、代谢组学、医学生物信息学、表观遗传学分析、通路分析内容和传染病基因流行病学内容

6. bilibili

网站地址： https://www.bilibili.com/

特点：哔哩哔哩是中国最受欢迎的学习网站之一，上面有庞大的生物信息资源，还有很多大学生物、数学、统计、编程课程。平时刷这里的视频很有用，所以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/bv12 b 411 m 76 TP=71

山东大学-生物信息学https://www.bilibili.com/video/b v1 zw 411 l 79 r

清华大学生物信息学公开课https://www.bilibili.com/video/b v1 JB 411 b7b r

北京大学生物信息学：学习方法https://www.bilibili.com/video/bv13 t 411 G7 ohp=19

7. SEQanswers

URL:http://seq answers.com/forums /

特点： SEQanswers是一个专门讨论第二代测序生物信息和资源保管的论坛，风格有点像国内的小虫。虽然单独制作了导航栏来显示每天的答疑，但是整体质量很好。一些测序问题往往能在上面找到答案，但问题的量不及bistar，问题回答的质量也不及stackoverflow。

8. StatQuest

URL :

3359 space.bilibili.com/257347536 from=search seid=1366173685600696159

特点：提供生信统计学学习视频，b站有中文字幕版及相关代码。通过大量的可视化实例介绍统计学的基本原理、概念，让生信初学者快速上手，掌握生信相关的统计学要素，学习很有趣。英语原声也能练习英语听力

9. omictools

URL:3359omictools.com/

特点： Omictools是生物软件的集合网站，根据软件的功能和热度对软件进行组织和排序。单击所需的软件链接将在页面上显示软件的详细介绍，包括主页地址、下载链接、论坛、文档和用户讨论。还有按流程分类的各软件的排列，有助于学习生物软件。

坏处： omictools网络环境差，国内访问慢。

10 .慕课网

URL:https://www.mooc.cn

特点：慕课网( IMOOC )是学习编程最简单的免费平台。慕课网提供丰富的移动开发、php开发、web前端、html5教程、css3视频教程等课程资源。既互动又有趣。生物信息也有编程部分，这个网站也有很多这方面的资料。网站为https://www.mooc.cn/s=生物信息cat=5。包括北大清华复旦交大在内提供了很多优秀的生物信息课程。如果我们对爬行动物感兴趣，上面也有很好的爬行动物课程

11 .数据方案

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

特点：这个非常有名的数据科学网站，包含机器学习、编程、可视化、人工智能等几个模块，内容质量很高，但都是英语，需要一定的英语抵抗力。此外，每个都有一个可重复的简单例子，这样你就可以很快理解和使用，并掌握一些小技巧

12 .简单的书

URL:https://www.JianShu.com

特点：简单的书是个人博客网站，记载了很多生信同好写的心得。很多初学者面临的问题搜索后会有答案。包括代码、解决问题的过程、自学的思路，关键是中文，适合初学者自学和检索。坏处是从搜索框进入。请不要从首页进入。毕竟不是专业的生信网站。如果有问题的话，可以发给给简单的书写了简单信的人，根据情况也可以得到回复。

13. awesome-R

URL:https://github.com/Qin wf/awesome-r

特点： r语言是生物信息工作人员不可缺少的工具之一，必须了解常用的优秀包。这是一个集合了非常好的r软件包的网站，包括r语言APP应用的各个方面。 integrateddevelopmentenvironments，Syntax，DataManipulation，Graphic Displays，HtmlWidgets，Reproducible Research，webtecht 高性能、语言API、数据库管理、机器学习、语言处理、 bayesiaage bioinformaticsand bio statistics、Network Analysis、Spatial、RDevelopment、Logging，只要认真学习其中各类别的最佳包，r

14.omics类

www.omicsclass.com

特点： Omicsclass知识问答社区是一个以基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据解读、数据挖掘为重点的综合知识数据库，其中汇集了海测序和数据解读的问答集

15. awesome-python

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

特点： python是目前最热的语言之一，也是生物信息工作者必须掌握的语言，对于数据分析、绘制、流程和平台的搭建也非常有用。这是一个集合了非常好的python软件包的网站，包括python语言APP应用的各个方面。

Admin Panels、Algorithms and Design Patterns、ASGIServers、Asynchronous Programming、Audio、Authentication、BuildTools、BuildTools 代码分析，command-lineinterfacedevelopment，WebCrawling，Web Frameworks，WebSocket，WSGIServers

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

URL:http://genomics class.github.io/book /

特点：从浅到深，包括统计学基本知识分类明确，尤其是我们常用的线性模型、特征值投纬、机器学习、批次效应、基因注释、假设检验、基因组数据可视化、多组学习数据分析、文章结果重复等

17 .加州大学欧文分校机器学习数据集

URL:3358 archive.ics.UCI.edu/ml/index.PHP

特点：目前有497个数据集。包括我们组熟悉的iris数据集等。分局分为分析类型、数据类型、研究领域等多个维度。单击某个分类链接可以查看与数据集相关的内容，包括数据介绍和FTP下载目录。在r中直接使用read.table函数读取并下载的数据可以测试自己的算法。

18 .知乎栏

特点：知乎作为一个公共平台，其专栏类似于微信公众号，如果有问题，在百度后添加XXX (提问)知乎，往往会跳转到知乎的回复页面或知乎专栏，作者在此基础上分享一些经验例如，生信宝典专栏( 3359ZhuanLan.zhihu.com/sxbd

19 .吴恩达机器学习

URL:https://www.acfun.cn/v/AC 4700373 _ 17

特点：斯坦福大学吴恩达教授在coursera平台开设的课程，通俗介绍机器学习原理、常用算法、应用场景，安排课后练习，有考试。学完课程后即可获得证书。随后，为中国海洋大学黄海广博士的翻译提供了字幕，并做了学习笔记，在国内的机器学习圈子里火了起来。网易云教室可以免费学习，非常推荐初学者学习。随后，吴恩达教授也推出了神经网络等更高级算法的学习课程。

20. Rosalinad

URL:http://Rosalind.info/problems/locations /

特点： Rosalind网站提供了几个有趣的问题，练习解决生物信息问题的能力吧。迷恋生信的伙伴可以试试。每个主题描述需要解决的问题，并提供指定的输入。我们要做的就是根据主题表达进行编程，通过编程计算给定的输入数据集并给出答案。网站上有世界各地不同地方的人，大家可以就某个问题进行讨论和交流，互相学习。

21.bioconductorforgenomicdatascience

URL:https://www.coursera.org/learn/bio conductor

特点：使用美国约翰斯霍普金斯大学Bioconductor的基因组科学数据分析课程由Kasper Daniel Hansen，PhD授课，学习数据结构、基因组数据的特征、分析。在r的Bioconductor世界中，利用r对生物的组学数据进行全面分析，发现Bioconductor。实现代码获得数据，将数据可视化。

22 .中文r语言网络课程

URL:https://www.W3C school.cn/r/r _ overview.html

特征性质：适合不懂英语的r语言学习者的入门学习：

23 .英语r语言极简教程

URL:http://www.r-tutor.com/r-introduction

24. plob

URL:https://www.plob.org/

特点：是目前国内建立的生物信息教程网站之一，内容全面、完全免费，包括使用各种生物信息软件、r包、Python库。教程简单而有难度，经常更新，而且可以发表自己的品论，与作者交流

25 .生信坑

URL:https://www.bioinfo.info/

特点：这是一个中文网站，类似于中国的biostar。北京大学的孟浩伟大上帝大显身手，其中也包括我们平时可能遇到的各种生物信息漏洞。还包括软件环境错误、包不动、网站打不开、不能添加某些参数的影响，以及某些分析原理。不管怎么说，你随便说中文，大家都能理解，不用担心不会说英语

一看，近年来很多人都有这种感觉。那就是现在的科研要求越来越高，论文发表越来越难。