资料及课后支持

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课程介绍

生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉学科。以我们的理解，生物信息学是一门以“信息学”为手段进行“生物学”研究的学科。因此想要做好生物信息学其实并不容易，因为这不但需要研究者能够深入地理解生物学问题，同时还要求研究者能够懂统计，懂算法，懂编程。能够建立起数据与生物学问题的关联，并应用合适的算法以及编程的手段挖掘数据，解决问题。

因此，想要做好生物信息学，编程永远是绕不过去的一道坎。

学习的痛点与难点

Python，R以及Perl语言等高级语言都是做生物信息学分析，尤其是组学分析，最常用的语言。这几种语言各有特色，R语言更擅长统计学分析与可视化绘图；Perl语言虽然执行效率高，但可读性较差，并且有日渐衰落的趋势。而选择Python作为本次课程的讲解，一方面是因为Python是一门高级编程语言，有着比拟自然语言书写的过程，入门非常方便；另一方面是Python应用广泛，有庞大的社区及标准库，遇到问题方便通过网络交流解决；最后一方面是虽然Python入门容易，但它支持函数式编程、面向对象编程等多种编程范式，学习以后非常容易再接受其它编程语言的学习。

但是在学习生物信息学的过程中，“生物学”与“信息学”的学习难度往往并不相同。“生物学”的学习，在实验室或者公司的氛围中耳濡目染，通过逐渐地积累总会有所提高。但是“信息学”尤其是编程的学习，往往需要点拨，需要有人能够在关键时候指导。很多时候，学习过程中会有一个特别深刻的感受：跟随网络上优秀的编程课学习以后，所有的编程基础，编程知识点都知道了，但是依然不会使用编程手段解决在做生信分析是遇到的问题。

为了解决这个痛点，我们才下定决心，开设本门课程——《利用Python进行生信分析》

课程亮点

本次课程主要分成两个部分：基础部分与项目实战部分。

因为Python非常火爆，网络上已经有非常不错的入门课程，珠玉在前我们不奢求自己能够比他们做得更好。因此在基础部分，我们会简明扼要地介绍Python的基础语法，帮助大家学习基础的Python语法、搭建Python运行环境，确保能够让你的Python顺利“跑”起来。

至于项目实战部分，则是本次课程的重点与精华。我们安排了6个大的项目进行实战，其中会涉及到生信分析的常见格式如FASTA、FASTQ、BED、GTF、GFF、BAM、SAM等格式的的解析。也会带着大家从零开始逐渐学习，紧密结合生物问题进行编程分析并最终实现命令行工具的开发。

站在一个生信工作者的角度，本课程将尝试带领你成为一位合格Python coder的同时，也希望能让你学到如何完成生物信息学中的编程开发流程，并最终帮助你在编程和科研学习中更进一步，随心所欲地使用Python。