行业老土著，以圈内人的视角，讲讲生物信息学这片新兴却粗粝的土地。
生物信息学作为一门交叉学科，融合了生物学、计算机科学、数学、统计学等多个领域的知识和技术。它以信息科学的手段，致力于探索生物领域的奥秘，为揭示生命现象的本质和规律提供了强大的工具和方法。
生信的本质是一门数据科学，是技术融合的艺术。想要成为一名优秀的生信专家，需要掌握的知识面要比其他传统学科要广得多。
但只要掌握合理科学的学习路径，并付诸行动，想要入门还是不难的。
在当今时代，随着科技的飞速发展，生物信息学的重要性日益凸显。它通过对生物学数据的获取、处理、存储、分析和解释，帮助我们更好地理解生命的奥秘。
例如，人类基因组计划的完成，产生了海量的基因组数据，生物信息学在这些数据的分析和解读中发挥了关键作用。
生物信息学作为一门新兴的交叉学科，具有广阔的发展前景和重要的应用价值。
作为本系列的第一篇文章，先带各位浅尝一下生物信息学领域的基础概念。
测序，全称其实是检测序列信息，是一种用于获取生物样本中核酸（DNA 或 RNA）序列信息的技术手段。
大家常说的测序仪，便是用于检测生物样本中的序列信息的仪器。以后会具体介绍测序仪的发展历程和原理。
测序技术中，目前成熟度较高的当属高通量测序，又称下一代测序或二代测序，也就是我们常说的 NGS（Next-Generation Sequencing）。在众多测序技术里，准确率最高且拥有 “金标准” 之称的是 Sanger 测序，它属于一代测序。紧接着是正在迅速发展的基于单分子荧光测序或纳米孔测序的第三代乃至第四代测序。（后续的新系列文章会详细讲解）
生物信息学的研究领域广泛，涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个方面。
生物信息学的技术应用也非常丰富，从前面的研究领域，诸位可见一斑。包括序列比对、基因注释、基因表达分析、蛋白质结构预测、药物设计等。
这些技术为生物学研究提供了有力的支持，加速了生命科学的发展。
例如，序列比对技术可以帮助我们发现不同生物之间的相似性和进化关系；基因表达分析可以揭示不同条件下基因的表达差异，为疾病诊断和治疗提供线索。
对于入门者而言，除了系统的缓慢学习各个概念以外，迅速了解重要的术语，也是一个有较大正反馈的途径。下面我挑几个带大家感受一下，总共十个（十全十美）。
记不住没关系，在未来逐渐理解，并在实际项目中合理运用即可，先留下个印象。
计算机语言对生物信息而言，就是一把趁手的武器，帮助我们在生命科学这片战场披荆斩棘。
在古早时期，学习生物信息需要先学习Perl语言和R语言。这是由于Perl语言拥有强大的文本处理能力，结合历史原因和社区支持的原因，有了丰富的生物信息库。R语言，也因为有着强大的数据可视化能力和丰富的统计分析功能，拥有非常庞大的生态。
但是，考虑目前的生态发展方向和实用性，推荐初学者优先学习Python，掌握了Python基础后，后续再根据项目特性，选择性地学习R语言和Perl语言。
（其实对于成熟且专业的生信工程师而言，C和C++等其他编程语言都需要掌握，学无止境，有需要就得学）
故而，Python是目前生信入门者最适合的语言，没有之一。Python 在生物信息学中已经占据着重要地位。它具有简单易学、功能强大、拥有丰富的科学计算库等优点。
可到菜鸟教程，W3School和廖雪峰的官方网站等学习平台自行学习，照着文档一步步来就可以掌握基础了。
当掌握了python基础，就需要通过实际的项目，去提高编程水平。这里不推荐直接去找leecode或codewar等通用型的编程练习网站。推荐两个专门用于学习生物信息的工具平台。
在学习 Python 的过程中，可以先从基础知识入手，如变量、数据类型、控制结构等，然后逐渐深入学习面向对象编程、函数式编程等高级概念。同时，结合实际的生物信息学问题进行编程实践，能够更好地掌握 Python 在该领域的应用。
生物信息学离不开基本的统计学知识，如果说编程语言是手里的一把武器，那么统计学就是决定这把武器的材质和形状。
了解 P-value、t-test 等概念对于数据分析和结果解释至关重要，这可以说是生物信息的底层核心知识。除了在学校阶段通过校内课程学习到以外，寻找其他途径自主学习也尤为重要。
Datacamp：专注于数据科学和统计学习，提供交互式的课程和实践项目。通过实际的编程和数据分析任务，帮助学习者更好地掌握统计学和数据科学的技能，适合想要将统计学知识应用到实际数据分析中的人。提供了丰富的统计学课程资源，适合初学者学习。
中国大学 MOOC（慕课）：国内众多高校将自己的统计学课程上传到该平台，学习者可以免费学习。课程种类丰富，包括基础统计学、数理统计学、应用统计学等不同方向的课程，例如《概率论与数理统计》课程。
通过学习这些课程，可以掌握统计学的基本概念和方法，如假设检验、方差分析、回归分析等。
在生物信息学中，这些统计学方法常用于基因表达差异分析、蛋白质结构预测等方面。
例如，在基因表达差异分析中，可以使用 t-test 来检验两组样本之间基因表达水平的差异是否显著。同时，还可以学习一些高级的统计学方法，如机器学习算法，用于生物信息学中的数据挖掘和预测。感兴趣的可以期待在后续发布的新文章系列《机器学习入门》。
生信的操作系统环境一般以linux为主，linux具有较为成熟的生态支撑，一般以CentOS和Ubuntu这两款成熟的操作系统。而Windows一般作为编程的本地环境。
这是因为生信的分析流程普遍需要多核且高内存的高性能服务器，且具有系统性能稳定，支持多用户、多任务，消耗资源少等特点，所以企业机构一般会在本地或云端部署linux操作系统的服务器作为生产环境。
Command Line，指的是命令行（工具）。正是在操作系统中通过键入命令与计算机系统进行交互的工具。而我们，需要掌握如何“通过命令行工具实现各种复杂操作”。
初学者可以从服务器的操作，如目录的进入和退出，创建文件和目录，查看进程等开始学习。其中尤为要注意文件的处理，文件的处理是所有数据科学（包括生信）的基础需求场景，掌握 bash 和 one-line command 技能可以大大提升文件处理效率。
生信菜鸟团提供了丰富的教程资源，可以帮助初学者快速掌握这些技能。这也是行业内大家熟知的生信技能数团队的官网学习论坛。
在生物信息学中，经常需要处理大量的文件和数据，使用命令行工具可以快速地进行文件操作、数据筛选、统计分析等任务。
例如，使用 cut、awk、sed 等工具可以对文本文件进行快速处理，提取所需的信息。
同时，掌握一些常用的命令行参数和选项，可以更加灵活地使用这些工具。比如：
cut -f 1 file # 剪切文件的第1列
cut -f 1,2 # 剪切文件的第1，2列
cut -f 3- # 剪切第3列及之后的所有列
cut -d ' ' -f 1 file # 剪切第1列，但以空格作为列与列之间的分隔符。默认以TAB作为分隔符
grep '^>' test.fa | cut -c 2- # 得到fasta文件中的序列名称（去掉了>符号）通过不断地练习和实践，可以逐渐提高自己的命令行技能水平。（可以期待下后续的新系列，会涉及命令行的入门和中高阶教程）
在生物信息学的学习过程中，选择感兴趣方向的课程至关重要。因为部分小伙伴可能不适应看文档这种较为枯燥的方式，这时可以适当结合一些线上课程，结合视频和语音讲解，可以加深对知识的理解。
例如，Ben Langmead 的 “Algorithms for DNA Sequencing” 课程就是一个非常好的选择。
该课程会深入讲解了DNA 测序算法，包括序列比对、组装等关键技术，重点是全篇频繁使用形象的图文进行描述，对于初学者而言会友好许多。通过学习这门课程，可以系统地掌握 DNA 测序的基本原理和算法，为后续的研究和实践打下坚实的基础。
（注：由于是全英教材，可能对部分处于早期学习阶段的小伙伴不是很友好，也可期待下后续我推出的新系列文章，会有该课程的中文解析。）
对于仍在学校阶段的小伙伴，建议多参与实际的科研项目。通过参与导师的项目或者复现文章中的分析来积累实践经验，这也是难得的能够获取到实际场景需求的途径。
在参与项目的过程中，可以接触到真正的生物信息学问题，逐渐学习会何运用所学的知识和技能来解决类似问题。
曾经我对生信，或者说对数据科学有顿悟感的时候（心流），正是在做课题时产生的。在那之后，面对任何难题，或未接触过的新知识，我都可以有足够的勇气，以科学的路径去快速掌握，并用于解决实际问题。
故实践，方出真知。
掌握了基础的技能和概念，我们可以做什么呢？
生信分析研究主要有挑、圈、联、靠四大模块。
下面请允许我先用稍微枯燥（但相对会专业且准确）的文字，来描述这四个维度的分析。
（下一个部分会形象地举例子说明每个维度，可回过头再来看此部分。）
以发表于期刊 OncoTargets and Therapy 的生信相关文献为例。文献题名是 “Identification of HOXD10 as a Marker of Poor Prognosis in Glioblastoma Multiforme”，即 “HOXD10 为多形性胶质母细胞瘤预后不良的标志物”。
通过这个实例，可以清晰地看到生信分析的各个步骤是如何紧密结合，共同揭示疾病的发生发展机制和潜在治疗靶点的。
当然，这只是其中一种研究模式的一个例子。生信所涵盖的范围之广，未来诸位会逐渐有更深的理解。下面附上一张生信分析的通用步骤图，供大家参考。
最后，补充一些学习资源给诸位小伙伴，可能不够详尽，但想必对初学者而言，还是够用的。
（由于版权问题，只能诸位自行寻找资源了，有需要也可以私信我。）
内容做了诸多删减，希望不会影响各位的观感，因为担心要素过多而偏离"入门"这一主题。
愿以此开门见山式的初见文章，开启与各位交流生物信息学的旅程。
下一篇，我会讲讲生物信息学这门课程领域的起源。
欢迎各位评论交流。
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