适合大学生自学的网站，真正免费的自学网站

1.生物之星

网站：https://www.biostars.org/

特色：英文问答网站，专注于生物信息学的问答。几乎所有遇到的技术问题都可以在这个网站上得到解答。支持关键词搜索，遇到问题搜索答案。论坛还会精选一些高质量的内容摘要。一些软件作者和信息行业的大咖也会在这个网站上潜水。

注：github、STHDA、

http://www.ehbio.com/ImageGP/index.php/Home/Index/imageDP

生物信息学. ca；加拿大的一个开源学习资源；

2.STDHA

网站：http://www.sthda.com/

特点：这个网站是一个生物信息学博士建立的网站，写了很多关于多元数据分析，生存分析，数据可视化的包。这个网站主要是为数据科学的培训而做的，里面有大量使用R语言进行数据分析的教程，主要包括基础R绘图、高级绘图和数据处理。教程的深度和广度非常值得称赞，而且还在不断更新。它是许多美丽的r。

3.堆栈溢出

网站：https://stackoverflow.com/

特点：编程是生物信息学工作人员的必备技能之一，所以你一定会遇到康熙之子胤祀，这个网站是你寻找答案的最佳场所。它是世界上最大最可靠的最有可能出现编程问题解决方案的地方，里面所有的答案都会被投票。投票越高，解释越清晰，方法越可信。所以没事的话可以经常看看，可以减少写八兄弟的可能性。

4.开源代码库

网站：https://github.com/

特点：github目前归微软所有，是世界上托管代码最多的网站。上面有很多优秀的开源项目。目前使用的大部分生物信息，比如那一个，都可以从中看到源代码，而且作者已经上传了源代码，可以在上面提出自己的问题，然后等待作者的回答。是一个非常好的快速与同行业人士交流的地方，并且可以建立个人私有代码库，可以管理版本，不用担心代码丢失。

5.加拿大盛鑫开源学习资源

网站：https://bioinformatics.ca/

特点：作为一个开源的信息生成网站，它介绍了许多关于信息生成数据处理的信息，包括肿瘤组学、R语言的使用、测序数据分析、代谢组学、医学生物信息学、表观遗传数据分析、通路分析和传染病的遗传流行病学。视频讲解内容非常全面。

6.哔哩哔哩

地址：https://www.bilibili.com/

特点：Mile Mile是中国最受欢迎的学习网站之一。上面有大量的生物信息学资源，还有很多大学的生物、数学、统计、编程课程。平时在这里刷视频很有帮助。这里有一些更好的资源。

生物统计学-南京农业大学https://www.bilibili.com/video/BV12b411m76t? p=71

山东大学-生物信息学https://www.bilibili.com/video/BV1zW411L79R

北大生物信息学：学习方法https://www.bilibili.com/video/BV13t411G7oh? p=19

7.SEQanswers

网站：http://seqanswers.com/forums/

特点：SEQanswers是一个专门讨论和存储第二代测序生物信息的论坛。它的风格有点类似于家养的木虫。单独制作了一个导航栏，用于显示日常问题和答案。总体来说质量还是挺好的。一些测序问题在上面经常可以回答，但是问题数量不如bistar的，回答质量不如stackoverflow的。

8.StatQuest

网址：

https://space.bilibili.com/257347536?from=search seid=13661736885600696159

特色：提供盛鑫统计学研究视频，中文字幕，哔哩哔哩相关代码。用大量直观的例子介绍统计学的基本原理和概念，可以帮助新手快速进阶，掌握信仰培养所涉及的统计要素，学习起来很有乐趣。英语配乐也可以练习英语听力。

9.omics tools

网站：https://omictools.com/

特色： Omictools是一个生物软件的集合网站，根据软件的功能和流行程度对软件进行整理和分类。点击所需软件链接，页面中会给出该软件的详细介绍，包括官网地址、下载链接、论坛、文档、用户讨论等。还有各种按照进程分类的软件排列，是学习生物软件的好帮手。

缺点：omictools网络环境不好，国内

访问比较慢。

10. 慕课网

网址： https://www.mooc.cn

特点性质：慕课网是学习编程最简单的免费平台。慕课网提供了丰富的移动端开发、php开发、web前端、html5教程以及css3视频教程等课程资源。它富有交互性及趣味。生物信息也有编程的部分，这个网站也有很多的这方面的资料，网址就是https://www.mooc.cn/?s=%E7%94%9F%E7%89%A9%E4%BF%A1%E6%81%AF&cat=5。包括北大清华复旦交大都在上面提供很多优秀的生物信息课程，我们如果对爬虫感兴趣，上面也有蛮好的爬虫课程

11. Data Science

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

特点性质：这个一个非常出名的数据科学的网站，包括机器学习，编程，可视化，人工智能等等几大模块，内容的质量很高，不过都是英文的，需要一定的英文抗击打能力。而且每个都有可重复的简单例子，方便你快速理解，学会使用，掌握一个个小技巧

12. 简书

网址： https://www.jianshu.com

特点性质：简书是一个个人blog网站，上面有很多生信的同好写的心得，很多初学者遇到的问题检索一下都有答案，包括代码，解决问题的过程，自学的思路，关键是全中文的，适合初学者自学和检索。缺点是要从搜索框进去，不要从首页进去，毕竟不是专业的生信网站。有问题可以在简书上发简信写作者，有时候也会得到回复的。

13. awesome-R

网址： https://github.com/qinwf/awesome-R

特点性质：R语言作为生物信息工作人员的一个必不可少的利器，必须了解一些常用的优秀的包。这是一个收集了一些非常优秀的R包的网站，包括R语言应用的各个方面。Integrated Development Environments，Syntax，DataManipulation，Graphic Displays，HtmlWidgets，Reproducible Research，WebTechnologies and Services，Parallel Computing，HighPerformance，Language API，DatabaseManagement，Machine Learning，NaturalLanguage Processing，Bayesian，Optimization，Finance，Bioinformaticsand Biostatistics，Network Analysis，Spatial，RDevelopment，Logging，只要认真学习这里面每个类别的最优秀的包，就可以成为一个R高手

14. Omicsclass

网址： www.omicsclass.com

特点性质：Omicsclass知识问答社区是一个侧重于基因组学、转录组学、蛋白质组学等数据解读、数据挖掘的综合性知识数据库，里面汇集了海量测序及数据解读相关问题及答案，有疑惑在网站搜索相关关键词即可找到答案。

15. awesome-python

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

特点性质：python作为当前最炙手可热的语言之一，也是生物信息工作人员的一个必须学会的语言，无论是数据分析，绘图，搭建流程和平台都是非常有用的。这是一个收集了一些非常优秀的python包的网站，包括python语言应用的各个方面。

Admin Panels，Algorithms and Design Patterns，ASGIServers，Asynchronous Programming，Audio，Authentication，BuildTools，Built-in Classes Enhancement，Caching，ChatOpsTools，CMS，CodeAnalysis，Command-line Interface Development，WebCrawling，Web Frameworks，WebSocket，WSGIServers等等，只要认真学习这里面每个类别的最优秀的包，就可以成为一个python高手，那时候你就不只是一个生物信息工程师了，你是一个python的IT工程师了。

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

网址： http://genomicsclass.github.io/book/

特点性质：是一个系列课程，从浅到深，并且分类明确，包括统计学基本知识，尤其是我们常用的线性模型，特征值降纬，机器学习，批次效应，基因注释，假设检验，基因组数据可视化，多组学数据分析，文章结果重复等，反正十分好的课程，值得深度学习

17. 加州大学欧文分校机器学习数据集

网址： http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

特点性质：目前有497个数据集，包括我们组熟悉的iris数据集等等，分局多个维度分类好，如分析类型、数据类型、研究领域等，点击某个分类链接可以看到数据集相关内容，包括数据介绍和FTP下载目录，在r里面直接利用read.table函数读取，下载后的数据就可以测试自己的算法。

18. 知乎栏目

特点性质：知乎作为一个公共平台，它的专栏有点类似微信的公众号，所以当有问题的时候，百度后面加上 XXX知乎，就会跳转到知乎的答案页面或者知乎专栏，经常会有作者在上面分享一些经验，比如生信宝典专栏他会介绍了生信入门的方法，单细胞转录组，文献讲解，Conda,R,pip,brew软件安装等,还会有一些下载资源链接。

19. 吴恩达机器学习

网址： https://www.acfun.cn/v/ac4700373_17

特点性质：斯坦福大学吴恩达教授在coursera平台开设的一门课程，通俗易懂地介绍机器学习原理，一些常用算法，应用场景，同时布置课后练习，有考试。完成课程后可以获得一份证书。后被中国海洋大学黄海广博士翻译提供字幕，并制作学习笔记，从而在国内机器学习圈子火了起来。网易云课堂可免费学习，非常推荐新手学习，后续吴恩达教授也推出了神经网络等更高阶算法的学习课程。

20. Rosalinad

网址： http://rosalind.info/problems/locations/

特点性质：Rosalind网站提供一些有趣的问题，让我们练习我们解决生物信息问题的能力。沉迷生信的小伙伴可以试试。每道题目会描述一个需要解决的问题，然后给出指定的输入。我们需要做的，就是根据题目表述进行编程，然后用程序计算给定的输入数据集，得出答案。网站上还有全世界各个地方的人，大家可以就某个问题进行讨论和交流，相互学习。

21. Bioconductor for Genomic Data Science

网址： https://www.coursera.org/learn/bioconductor

特点性质: 美国约翰霍普金斯大学的使用Bioconductor分析基因组科学数据课程，由Kasper Daniel Hansen, PhD授课，将会学到数据结构，基因组数据特点，解析,在R的bioconductor的世界中，你将会使用R完全学会分析生物的组学数据，发现bioconductor的美好和R的魅力。实现代码得到数据，可视化数据。

22. 中文R语言网页课程

网址： https://www.w3cschool.cn/r/r_overview.html

特点性质:适合看不懂英文的R语言学习者入门学习：

23. 英文R语言极简教程

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

24. plob

网址： https://www.plob.org/

特点性质：是目前国内做好的生物信息教程网站之一，里面的内容包罗万象，完全免费，包括各种生物信息软件，r包，Python库的使用，教程有简单的有难的，并且经常更新，而且可以发表自己的品论，与作者交流

25. 生信坑

网址： https://www.bioinfo.info/

特点性质：这是一个中文的网站，类似于中国的biostar.有北京大学的孟浩伟大神在里面活跃，里面同样也是包括我们平时可能遇到的各种生物信息的bug,包括软件环境不对，包运行不了，网址打不开，某个参数的加不加的影响，以及某些分析的原理，反正你就中文随便说，大家都理解，不担心英文说不清楚，别人误解。

放眼望去，近几年，很多人都有这样一种感受，那就是现在的科研要求越来越高，论文发表越来越难。

这主要是因为当前竞争越来越大，优质科研成果及高水平论文越来越多，学术市场水涨船高。现在，要想在学术生涯获得良好发展，手握高分论文已经成了通行证。这不仅是对科研人员，对硕博生们也是如此。对于硕博生们来说，优质的论文更是获到学术自信，确保顺利毕业、获得满意工作的决定因素，根本无法忽视。

但是说到这里，很多人可能就抱怨了：现在发论文，真的很难很难啊！

所以，我很想把一个优质的课程推荐给大家!一个可能改变所有医学生一生的课程。

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