院系:生物信息学/计算机基础

来自维基学院

linux操作与生物信息[编辑 | 编辑源代码]

服务器连接与管理软件[编辑 | 编辑源代码]

MobaXterm:用于Windows的增强型终端,具有X11服务器、标签式SSH客户端、网络工具等功能。

https://mobaxterm.mobatek.net/

https://www.xshell.com/zh/

Linux综合学习资源[编辑 | 编辑源代码]

Linux知识点思维导图:https://woaielf.github.io/2017/09/15/linux-core/

Linux Documentation Project Guides:https://tldp.org/guides.html

linux命令和bash编程[编辑 | 编辑源代码]

Linux命令大全(手册):https://www.linuxcool.com/

Unix/Linux Command Cheat Sheet:https://fosswire.com/post/2007/08/unixlinux-command-cheat-sheet/

The Essential Cheat Sheet for Linux Admins:https://www.loggly.com/blog/the-essential-cheat-sheet-for-linux-admins/

linux shell学习资源:https://github.com/huzhifeng/LearnX/blob/master/shell/shell.md

高级Bash脚本编程指南:https://linuxstory.gitbook.io/advanced-bash-scripting-guide-in-chinese/

Bash 新手指南:https://github.com/lizhenghn123/StudyBooks/blob/master/Linux/Bash%20%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97%20.pdf

三驾马车:AWK,grep和sed[编辑 | 编辑源代码]

AWK 程序设计语言:https://github.com/wuzhouhui/awk

Sed _ awk 101 Hacks:https://github.com/devops007/Sed-and-Awk-101-Hacks

Linux管理员/运维学习资源[编辑 | 编辑源代码]

Linux 设备驱动:https://lwn.net/Kernel/LDD3/

Perl语言在生物信息学的应用[编辑 | 编辑源代码]

perl语言书籍[编辑 | 编辑源代码]

perl语言在线文档[编辑 | 编辑源代码]

perl在线课程/课件[编辑 | 编辑源代码]

R语言在生物信息学的应用[编辑 | 编辑源代码]

生信分析相关的R包[编辑 | 编辑源代码]

reshape:长短数据转换[编辑 | 编辑源代码]

reshape:http://had.co.nz/reshape/

https://cran.r-project.org/web/packages/reshape2/index.html

ggvis可视化:https://ggvis.rstudio.com/

shiny类[编辑 | 编辑源代码]

shiny的UI进阶设计:https://unleash-shiny.rinterface.com/

shiny和SQL数据库:https://bookdown.org/msharkey3434/ShinyDB_Book/

R, plotly, shinyR, plotly和shiny:https://plotly-r.com/

R语言相关书籍/资料[编辑 | 编辑源代码]

数据分析残卷:https://bookdown.org/yufree/datadown/

bookdown:https://bookdown.org/

http://cran.r-project.org/doc/contrib/Short-refcard.pdf

RStudio Cheatsheets:https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/

R函数在线参考文档:https://rdrr.io/

R语言免费视频课程[编辑 | 编辑源代码]

Bioconductor[编辑 | 编辑源代码]

R语言在线资料[编辑 | 编辑源代码]

Python语言在生物信息学的应用[编辑 | 编辑源代码]

python教学视频/课件[编辑 | 编辑源代码]

python生信相关书籍/教材[编辑 | 编辑源代码]

Python官方文档中文:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/2to3.html

python2到3转换:https://python2to3.com/

Python时间序列[编辑 | 编辑源代码]

Python分析时间序列:https://www.youtube.com/playlist?list=PLPoT1dtYIkTV8SiV-1Qxt8Di2x5Cf3cCg

python IDE[编辑 | 编辑源代码]

PyCharm:https://www.jetbrains.com/pycharm/

Anaconda:https://www.anaconda.com/products/individual

Miniconda:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

jupyter Notebook:https://jupyter.org/

python扩展包[编辑 | 编辑源代码]

Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

The Python Package Index (PyPI):https://pypi.org/

anaconda扩展包:https://anaconda.org/anaconda/python

清华镜像源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/