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      【原】生信小技巧系列第一季完結(jié)版視頻教程學習筆記分享
      
                    
                    
                    
                    
      
                         健明
                        
                        
                        2021-07-14
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      專題歷史目錄：
      3個學生的linux視頻學習筆記
      生信人應該這樣學R語言系列視頻學習心得筆記分享
      一萬人陪你學習GEO數(shù)據(jù)庫挖掘知識（公益視頻聽課筆記分享）
      公共數(shù)據(jù)庫挖掘視頻學習心得體會
      接下來介紹生信小技巧：
      【生信技能樹】生信小技巧系列課程
      （第一季已完更！~）#重制版#
      1. R爬取生信軟件列表到思維導圖
      • 了解并安裝R
      • 了解Html網(wǎng)頁到源代碼dom結(jié)構(gòu)
        • Html基礎知識
        • Html DOM教程
        • 谷歌瀏覽器右鍵查看源代碼
      • 爬取數(shù)據(jù)
        • 了解目標網(wǎng)站
          • 獲取數(shù)據(jù)
          • 提取字符串
            • H2
            • H3
        • 獲取第一級檢測的軟件分類信息
        • 爬取第二檢測到軟件分類信息
      • 寫爬蟲，用思維導圖展現(xiàn)出來
      2. 為什么要用markdown做筆記
      • 什么是markdown
        • 編輯器Typora
      • 必備條件
        • 思路要清晰
        • 掌握語法
      • 優(yōu)點
        • 方便傳播
        • 幫助整理思路
      • 難點
        • 圖片設置麻煩
        • 表格略微復雜
          • Excel制作完復制到markdown中
        • 渲染器稍微有差別

      3. 系統(tǒng)性入門R語言
      • 為什么需要學R語言
        • 想畫一個熱圖
        • 做GEO芯片數(shù)據(jù)分析
        • 各種統(tǒng)計分析，如生存分析，差異分析，lasso回歸
      • 各種搜索渠道
        • 入門書籍
      • 了解并安裝R
        • R及R studio
        • 安裝一些必要的包，了解CRAN及bioconductor
          • 安裝包(選擇合適的鏡像)
            • 去搜索安裝代碼
          • 加載包
          • 查看包的幫助文檔
          • 獲取當前工作區(qū)間 getwd()更改工作區(qū)間setwd()
          • 清除當前對象rm()
          • 安裝包會遇到的錯誤：R包終極
          • R的包
      • 理解R語言與Excel表格在數(shù)據(jù)處理的異同點
        • 發(fā)Rdata給別人
        • 保存成csv
        • 讀取文件進R語言，知道自己在哪里
      • 明白R中的變量
        • 向量和因子
        • 數(shù)據(jù)框
        • 列表
        • 數(shù)組
      • 了解變量的基礎操作函數(shù)
        • 變量怎么來，對它們處理什么
        • 凡是英文單詞，都是一個函數(shù)
      • 數(shù)據(jù)對象的高級操作
        • 查看函數(shù)特性
        • 高級轉(zhuǎn)換
          • apply系列函數(shù)
          • aggregate
          • split
          • dyplyr
          • reshape2
        • 字符串對象操作
      • 高級分支
        • 統(tǒng)計學
        • 可視化
        • bioconductor與生物信息學
        • shiny與網(wǎng)頁
      • 創(chuàng)建自己的R包是學R語言的分水嶺
      4. 必學神器——IGV
      • 為什么需要用IGV（生物信息學數(shù)據(jù)格式  fastq-bam-vcf/gtf/bed)
      • 基礎知識-測序原理
      • 測序基礎
      • 準備工作：java環(huán)境設置
      • 講義
        • NGS Visualization with the Integrative Genomics Viewer (IGV)
      • 下載軟件
        • 谷歌搜索
      • NGS組學異同點
        • 有參組學（全基因組、外顯子組學、轉(zhuǎn)錄組學、表觀）
      • IGV.js
      • 一些疑問
        • 為什么一條reads(150bp)上面可以有高達10個錯配呢
        • 為什么我們的reads會被soft clipping呢
      5. 生信必備軟件清單
      • 生信培訓學員請注意
        • Notepad++.  (文本文件和非文本文件)等編輯器
        • xshell連接終端 命令上傳服務器
        • Winscp    文件下載下來
        • Git的終端模擬器
        • everything查找文件
        • 其他生產(chǎn)力工具 everything, typora, 堅果云
      6. 你可能需要學一點編程
      • 為什么學編程
      • 一個例子
      • 邏輯思維的獲得
        • 解析需求
        • 熟悉語法
          • 讀取文件
          • 默認變量，關(guān)鍵詞
          • 按列拆分
          • 判斷語句
          • 循環(huán)語句
        • 不停調(diào)試
      • 學什么語言
        • awk建議了解基礎
        • perl建議不學
        • python強烈推薦
        • java等其他可以了解
      • 學習資源：紙質(zhì)版書籍
      • 練習為王：生信編程實戰(zhàn)
      • 生信編程200題
        • 生物編程直播
      7. 從NCBI等數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站下載大批量原始測序數(shù)據(jù)
      • 生信工作者都在做什么
      • 使用代碼 nohup 寫循環(huán)
        • SRA數(shù)據(jù)庫的規(guī)律
      • OSCC文章數(shù)據(jù)重新處理
      • 腳本下載
        • 了解url的規(guī)律
      • 數(shù)據(jù)處理
      8. TCGA數(shù)據(jù)批量下載
      • 搜索公號 TCGA教程
      • 了解癌癥類型
      • 會一些shell命令
      • 批量下載腳本
      • 提前下載好所有TCGA癌癥數(shù)據(jù)
      9. 生信基礎資料大全
      • 生信工程師培訓課程
      • 四大公開課
      • Perl, R, linux, Java
      10. 生物信息學背景知識多嗎
      11. 生信技能樹論壇
      • 生信技能樹論壇-板塊匯總
      12. 外顯子數(shù)據(jù)分析（外顯子提取，占1%）
      • 收集整理201–2018年WES技術(shù)綜述
      • 閱讀超過5個公司的WES數(shù)據(jù)分析結(jié)題報告
      • 提取WES數(shù)據(jù)分析主干，繪制流程圖，并且安裝對應軟件
      • 提取WES數(shù)據(jù)分析側(cè)枝，了解更多擴展分析，并且安裝對應軟件
      • 兩個遺傳疾病家系WES數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
        • 需要了解臨床應用，仔細閱讀基因大講堂全年知識點精華版
        • 了解自己的測序數(shù)據(jù)
          • 主要是fastqc, trim, galore, multiqc軟件使用及結(jié)果解讀
        • 了解參考基因組及注釋信息
        • 比對
        • 找變異
        • 注釋
      • 真正的流程
      • 一個全基因組重測序分析實戰(zhàn)
      13. 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析
      • 了解RNA-seq實驗環(huán)節(jié)
        • 實驗設計
        • RNA提取和質(zhì)量控制
        • cDNA合成
        • 文庫構(gòu)建
      • 了解RNA-seq應用
        • 蛋白質(zhì)編碼基因結(jié)構(gòu)
        • 新型蛋白質(zhì)編碼基因
        • 基因表達的量化和比較
        • 表達數(shù)量性狀基因座
        • 單細胞RNA-seq
        • 融合基因
        • 基因變異
        • 長的非編碼RNA
        • 非編碼小RNA
        • 擴增產(chǎn)物測序（ampli-seq)
      • 了解RNA-seq項目設計的一般原則
        • 推薦100-200M的PE75以上的reads, 重復大于6， 經(jīng)費緊張的3個也行
      • 根據(jù)測序策略及各個分組是否有重復來實戰(zhàn)
        • SE50無重復
        • FE150有重復
        • 等其他
      • 了解一些實戰(zhàn)導讀
        • 一個植物轉(zhuǎn)錄組項目的實戰(zhàn)
        • 一個RNA-seq實戰(zhàn)-超級簡單-2小時搞定
        • 諾和公司報告
        • jimmy的GitHub
      • 目前主流的是表觀調(diào)控和多組學
      • 數(shù)據(jù)處理的流程
      • 其他應用方向如何自學
      14. CHIP-seq數(shù)據(jù)分析
      • Chip-seq數(shù)據(jù)重新處理
        • 下載sra并且轉(zhuǎn)換為fastq
        • 使用R包對找到的peaks文件進行注釋
        • homer軟件來尋找motif
        • 下載軟件及數(shù)據(jù)
        • 運行homer軟件
      • 生信技能樹教程大全一不小心就把ChIP-seq數(shù)據(jù)分析教程給寫完了
      • 需求來源：作者并沒有給peaks文件，想要利用這個數(shù)據(jù)，只能自己重新處理
      • 了解SRA數(shù)據(jù)庫，下載作者的數(shù)據(jù)
        • the data in 
        • 做chip-seq的數(shù)據(jù)庫包括examination of 4 different RNAPII modifications,（視頻中有）
      • 使用R包找到的peaks文件進行注釋
      • 找motif
      • 載入IGV看看效果
      • 其他代碼進行下游分析
      15. 都在開發(fā)軟件嗎
      • 生信工程師3大類
        • 售前售后技術(shù)支持
        • 應用項目研發(fā)-偏編程
        • 科研熱點追蹤
      • 生物信息學在各個領域的應用
      • 如果做應用項目研發(fā)領域的工具研發(fā)
        • 數(shù)據(jù)庫探索工具
        • 基礎軟件的開發(fā)bwa, bowtie, 各種包complex-heatmap
        • 數(shù)據(jù)處理流程的開發(fā)hppRNA
        • 統(tǒng)計可視化接口
        • 交互式火自動化項目結(jié)題報告
      • 其他領域占絕大多數(shù)
        • 科研文章用ngs組學數(shù)據(jù)
        • 層出不窮的公共數(shù)據(jù)庫挖掘
      16. 分析結(jié)果的組織
      • 交互式自動化報告
        • 我用rmarkdown寫過的教程（生信菜鳥團）
      • markdown及系列套件推薦 maftools: summarize, analyze, visualize MAF files 
      • php+css+html+js也可以，典型就是multiple
      • python的jupiter也可以
      • 基本就是pdf, html無縫連接，注意樣式
        • 生信菜鳥團搜“報告”
      17. meta分析
      • 至少先會R語言
      • 每個數(shù)據(jù)集綜合分析，有專業(yè)背景
      • 有一些meta分析是陰性結(jié)果
      • 研究類型看視頻范文
      18. TCGA多組學數(shù)據(jù)分析
      • 通常是六種數(shù)據(jù)
        • Agliment/affymetrix mRNA芯片或者mRNA測序
        • Illumina DNA甲基化芯片
        • Affymetrix SNP芯片
        • miRNA測序或者芯片
        • 全外顯子測序
        • 反向蛋白陣列技術(shù)
      • 代碼和數(shù)據(jù)庫看公號教程
      • 實驗設計
      • 實驗技術(shù)路線
      • 數(shù)據(jù)分析
      • 可視化分析結(jié)果
      19. 臺灣OCCC隊列研究
      • 臺灣OSCC癌癥多組學[https://vip./d/396-oscc]
      • 外顯子和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)組合分析
      • 文章背景
      • 疾病背景
      • TCGA數(shù)據(jù)總結(jié)
        • 下載數(shù)據(jù)
        • 走腫瘤外顯子流程
        • 走轉(zhuǎn)錄組流程
        • 下游分析
      20. 單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析
      • 有轉(zhuǎn)錄組背景知識
        • 會linux
      • 分析公共數(shù)據(jù)的需求
      • 數(shù)據(jù)在——范例文獻
        • wget
      • 轉(zhuǎn)錄組處理流程,得到表達矩陣
      • 比較不同的轉(zhuǎn)錄組表達定量軟件
      • 10X流程
      • seurat流程
      • scater流程
      21. 選取筆記分享平臺
      • 新媒體插件
      • 復制URL鏈接
      • 發(fā)布素材方式
      • Cmd markdown
      • 代碼編輯器
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                    轉(zhuǎn)藏
                    
                    
                    
                    
                    
                    
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                    獻花（0）
                            
                
        
                
                
                
        
                    
        
                        
                        
                    
        
                
        

            
        

            
        

            
        
                
                
                
        
                
        
                    
        
                        
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