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每次遇到有人問怎么學(xué)生信時(shí)，總會(huì)碰到一個(gè)尷尬的問題，“有沒有什么書可以推薦下”。驟然之下，也不知道該怎么回答。這個(gè)問題有點(diǎn)大，想不到一本書可以囊括。而且對(duì)提問人的基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)傾向沒有了解，與其指條錯(cuò)路，還不如不指。最后我都都會(huì)說，看生信寶典吧，有一系列由淺入深的Linux教程，R教程，Python教程和NGS教程；你要想學(xué)就按我寫的做，有問題再討論。

后來想想，生信寶典雖然是凝練了很多書籍、經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)合體，但總會(huì)有涉及不到的地方和忽略了的地方。還是系統(tǒng)地整理下書籍，做為一個(gè)補(bǔ)充吧。

我最開始學(xué)習(xí)時(shí)也會(huì)碰到讀什么書的問題。那時(shí)候網(wǎng)上還沒有現(xiàn)在這么多的資源，而寫成書的東西都會(huì)比較系統(tǒng)，所以有一本合適的入門書籍還是會(huì)很有幫助的。但怎么叫合適呢？最開始學(xué)C語言，看了譚先生的C語言入門系列，確實(shí)是入門系列，看來看去總在門口徘徊，體會(huì)不到先生的真諦。直到后來寒假在家讀了The C programming language才知道圣經(jīng)就是圣經(jīng)，地位不可撼動(dòng)，拉你入門沒商量。

后來，我選書的原則就是，先搜索到一堆 (現(xiàn)在百度云里面還沉睡著很多電子書)，然后一個(gè)個(gè)的打開瀏覽，看不下去的就扔掉，哪個(gè)能看下去就看哪個(gè)；很有可能最后看完的那個(gè)，無論在寫作風(fēng)格和內(nèi)容深度方面都是適合你的這個(gè)階段的。看網(wǎng)上的教程也是，多瀏覽，少細(xì)讀，既能保證你熟悉這個(gè)方向，又能幫你找到合適的切入點(diǎn)。

列一下其中可能對(duì)大家有幫助的書：

并行計(jì)算導(dǎo)論(2006 張林波等編著)：如果不想學(xué)并行計(jì)算，這本書第二章是不錯(cuò)的Linux操作系統(tǒng)、Linux命令和Linux開發(fā)環(huán)境介紹，樸實(shí)、詳細(xì)。
Bioinformatics programming using python (2010, O’Reilly): O’Reilly出版，經(jīng)典，只看前7章就可以
ThinkPython, ThinkBayes, ThinkStats (Allen B. Downey著): 計(jì)算的視角學(xué)習(xí)貝葉斯和統(tǒng)計(jì), 自帶電子版
Programming Collective Intelligence (Toby Segaran, O’Reilly): 有意思的機(jī)器學(xué)習(xí)類書籍，基于Python
關(guān)于生信，我最開始看的是《生物信息學(xué)中的計(jì)算機(jī)技術(shù)》(2002年出版)，內(nèi)容涵蓋Linux系統(tǒng)使用，生物序列分析、基因和基因家族鑒定，系統(tǒng)發(fā)育和數(shù)據(jù)庫建設(shè)、自動(dòng)化、可視化等內(nèi)容。對(duì)當(dāng)時(shí)不知道怎么入手的我，有很大的啟蒙作用。現(xiàn)在已經(jīng)記不清具體的內(nèi)容了，只是印象中看完這一本，朦朧中找到了方向。后來的兩本書有《Beginning Perl for Bioinformatics》(2001年出版)，《Beginning Python for Bioinformatics》(2002年出版)，應(yīng)該還都有對(duì)應(yīng)的Master系列，在看這兩本書的時(shí)候，已經(jīng)有了一定的編程基礎(chǔ)，都是作為既學(xué)習(xí)英語，又彌補(bǔ)下沒系統(tǒng)學(xué)習(xí)過編程的缺陷。

后來在中科院數(shù)學(xué)所張林波老師和計(jì)算所遲學(xué)斌老師教授的《并行計(jì)算》，劉瑩老師主講的《數(shù)據(jù)挖掘》，《計(jì)算機(jī)病毒》等課程下鞏固學(xué)習(xí)編程理念，不局限于哪一種語言了，主要學(xué)習(xí)里面的思考。這些老師，無論在基礎(chǔ)理論還是應(yīng)用上都有很好的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)。如果在中科院或北京上學(xué)的，都可以去選這些老師的課。遲學(xué)斌老師常常吶“不怕賊偷就怕賊惦記”來教導(dǎo)我們，不要害怕學(xué)不會(huì)，多看幾遍，沒事多想想就會(huì)了。套用現(xiàn)在話就是，沒有看一遍生信寶典解決不了的問題，如果有，那就再看一遍。

再以后，基本就不完整的看專業(yè)類的書籍了，用到哪部分，就借助谷歌去搜索。因?yàn)橛辛艘恍┙?jīng)驗(yàn)，再多看看在線的教程，哪里不會(huì)搜哪里，問題一般都可以解決。這是一個(gè)便捷快速的方式，就像你有一本可檢索的CookBook在手。但是也會(huì)造成知識(shí)不連貫的缺陷。比如學(xué)習(xí)R時(shí)，就只看了R for beginners(現(xiàn)在看的比較多的應(yīng)該是R in actions，也屬于快速上手的小冊(cè)子)，后來也沒系統(tǒng)地學(xué)，直到現(xiàn)在R的水平還是在入門階段徘徊 。

寫代碼到了一定的階段，還是要多看優(yōu)秀的代碼，學(xué)習(xí)他人的寫法，學(xué)習(xí)新的思路和新的方式。在解決問題時(shí)，如果感覺自己寫出的代碼很詭異，雖然能解決問題，但也最好搜索下，有沒有更合適的方式。

從出版日期來看，之前看的那些書都比較老了，而且講述的都是經(jīng)典的計(jì)算知識(shí)和基礎(chǔ)的生物計(jì)算處理。如果作為生信中的編程入門，問題倒也不大。但生物信息學(xué)發(fā)展到現(xiàn)在，那些提到的知識(shí)大都被封裝到函數(shù)或命令中，現(xiàn)在用起來都是很簡(jiǎn)單的事了。尤其是對(duì)于著急用生信的人來說，里面的知識(shí)跟眼前要解決的問題中間有10年的落差，給人感覺有點(diǎn)”low”，可能滿足不了現(xiàn)在人浮躁的心理。

最近這幾年出版的書，對(duì)常用的高通量測(cè)序、蛋白質(zhì)組學(xué)和代謝組學(xué)等都有涉及，還是有一些挺不錯(cuò)的，比如 Clinical Applications for Next-Generation Sequencing (2016)和Next-Generation Sequencing Data Analysis (2016)，Bioinformatics_and_Functional_Genomics_3rd_edition (2015)都可作為參考讀物，用到什么地方去讀什么地方。當(dāng)做小說看也可以，翻到哪是哪。

Clinical Applications for Next-Generation Sequencing (2016): 開始是關(guān)于NGS技術(shù)的原理、優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用的詳細(xì)描述，后面分不同類型的疾病概述NGS的研究進(jìn)展和存在的問題。
Next-Generation Sequencing Data Analysis: 涉及分子生物學(xué)基本知識(shí)，NGS概述、測(cè)序原理及注意事項(xiàng)、NGS共有分析步驟及軟硬件要求；轉(zhuǎn)錄組，小RNA，全基因組、表觀和基因組組裝等的原理、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、分析內(nèi)容和用到的工具。
Bioinformatics_and_Functional_Genomics: 大百科，序列比對(duì)，數(shù)據(jù)庫使用，系統(tǒng)進(jìn)化，到芯片，NGS，蛋白結(jié)構(gòu)、蛋白組，疾病；有原理，有代碼。
如果想看中文的，書好像是沒有的，但公眾號(hào)和博客還是很多的。不管看懂看不懂，每篇都翻一翻看一看，說不準(zhǔn)什么時(shí)候就會(huì)了。就像大學(xué)時(shí)，去圖書館，不看書，而是挨個(gè)書架的走動(dòng)，瀏覽書名就會(huì)有不少收獲。

最后，不管看書，還是看公眾號(hào)，都要打起至少半年的主意；如果能堅(jiān)持半年，再回頭來看，攔路虎都成溫順的小貓了。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的学习生信的系列书籍的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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