如何學好生物信息學?

在校五年制本科生，專業生物技術，所修大致課程與生物信息相差不大。現正上大四，跟導師做課題，但似乎導師比較熱衷發文章，所以在做課題當面花費精力較多，但有些知識只能略知皮毛，個人認為文章數量多並不代表在這一領域有較為深刻的見解。所以想請教各位大牛本科階段學好生物信息除了做課題，還該側重哪方面？

必學：1、計算機基礎（linux+perl+R 或者 python+matlab）

2、生信基礎知識（測序+資料庫+數據格式）

3、生信研究領域（全基因組，全轉錄組，全外顯子組，捕獲目標區域測序）

4、生信應用領域（腫瘤篩查，產前診斷，流行病學，個性化醫療）

分而治之：

一、計算機基礎，需要看三本書，一步步的學會學通，不需要刻意去找哪個書，一般linux是鳥哥私房菜，perl是小駱駝咯，R是R in action，但是看一本書只能入門，真正想成為菜鳥，必須每個要看五本書以上！我雲盤裡面有這基本上的高清列印版，大家可以去淘寶列印一下才幾十塊錢還包郵，對書比較講究的也可以買正版，也不過是一百多塊錢而已！

二、生信基礎知識，測序方面，在百度文庫找十幾篇一代二代三代測序儀資料仔細研讀，然後去優酷下載各大主流測序儀的動畫講解，再看看陳巍學基因的講解；資料庫先看看三大主流資料庫——NCBI,ENSEMBL,UCSC，還有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同樣也是百度文庫自己搜索資料，但是這次需要自己去官網一個個頁面點擊看，一個個翻譯成中文理解吃透；數據格式講起了就多了，這個主要是在項目流程中慢慢學，或者你有機會去上課，不然你看來也是立馬忘記的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等

三、生信研究領域，各個領域主要是軟體繁多，合起來常用的估計有上百個軟體了，一般只有從業五六年以上的人才有可能把它們全部用過一遍，而且這也完全需要項目來訓練，而不能僅僅是看看軟體手冊，但是研究領域最重要的是背後的原理，需要看各大牛的綜述。

a) 生信基礎軟體(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)

b) snp-calling相關軟體（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）

c) 基因組相關軟體（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）

d) 轉錄組相關軟體（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）

四、生信應用領域，講這一塊其實已經脫離了生信菜鳥的解釋範圍了，主要是想說社會上為什麼需要搞生信的人才，全是因為在腫瘤篩查，產前診斷，流行病學，個性化醫療等領域有所應用，可以造福人類！！！這方面政策不確定，產業不定型，所以也這絕對是藍海，但是也絕對不會有現成的資料直接培訓人才，我們必須關注各種微信公眾號，逛各種測序，醫學相關論壇，緊跟業界精英的腳本，同時追著大牛的文獻閱讀，如此這般才能保住菜鳥的身份！

我在大三的時候開始在組裡跟老師做課題，畢業的時候有一篇 SCI。主要是做生物進化。依我看題主恐怕沒什麼計算機和數理統計方面的背景，而生物信息要求計算機，數理統計和生物三方向都要有背景。所以我想你得從計算機和數理統計方面先下手。然後具體到不同的科研方向就各有各的要求，在從計算機，數理統計和生物方向選一個專精。