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想免费学/做生信分析?可以去这几个网站
在追求免费学习或实践生物信息分析的道路上,以下几个网站构成了一个强大的资源库,它们涵盖了不同层面的技能和知识,从基础知识到高级应用。辅荒野行动源码
首先,Biostar(biostars.org)是一个全英文的问答社区,专注于生物信息学领域的解答,无论技术问题多么复杂,几乎都能在这里找到答案。网站支持关键字搜索,帮助用户快速定位解决方案。苹果cms源码10此外,一些顶级专家和作者也会在此潜水,分享知识和见解。
其次,STHDA(sthda.com)由生物信息学博士创立,波浪线纠缠源码专注于数据科学培训,特别是R语言在生物信息分析中的应用。网站提供了详尽的教程,涵盖从基本绘图到高级数据处理和可视化,其内容深度和广度非常丰富且持续更新。抖商种草源码
Stack Overflow(stackoverflow.com)则是寻找编程问题解决方案的理想平台,对生物信息分析工作者尤其适用。用户可以通过投票系统找到最有效的答案,极大地提高了解决问题的效率。
GitHub(github.com)则是极光盒子源码解码一个托管代码和开源项目的重要平台,生物信息学领域的许多软件和工具均在此发布。用户不仅能找到源代码、参与讨论和合作,还能利用GitHub进行版本管理和项目协作。
为了更深入地探索生物信息分析的领域,以下数据库和资源网站是不可多得的工具:
Oncomine(oncomine.org):特别适用于差异分析,提供了丰富的癌症基因表达数据。
GEPIA(gepia.cancer-pku.cn):专注于共表达分析,对于理解基因间相互作用提供独特的视角。
TIMER(cistrome.shinyapps.io):是进行免疫浸润分析的绝佳选择,帮助研究者探索肿瘤微环境。
HCCDB(lifeome.net/database/hcc):专门针对肝癌研究,包含大量相关基因和临床数据。
UALCAN(ualcan.path.uab.edu):在甲基化分析方面具有独特优势,提供在线工具进行相关研究。
CCLE(portals.broadinstitute.org):为生物信息分析提供了基因在不同细胞系中表达的信息。
人类蛋白图谱(proteinatlas.org):提供全面的蛋白质表达信息,对于理解蛋白质功能至关重要。
最后,Gene Expression Omnibus(ncbi.nlm.nih.gov/geo)是一个涵盖广泛基因表达数据的平台,需要一定的R语言基础来利用。 这些工具和资源共同构成了一个庞大且活跃的生物信息学生态系统,为追求这一领域知识和实践的个人提供了无尽的机会和挑战。