想学生信没有“师傅”领入门？所谓万事开头难，入门要讲究方法。我们接受知识的模式从小就被训练成以听课为主，所以看视频课自然是快速入门生信的首选方案！
目前网络上生物信息学的入门视频课程相对较少，精挑细选一番后决定安利下面2个课程：一个是华大基因学院幕序平台（http://www.x-omics.org/）的《生物信息分析员认证》，刚好双十一有认证课程的促销活动，全年最低价，感兴趣的朋友可以进入慕序平台了解活动详情。另外一个是中国大学MOOC（https://www.icourse163.org/）里面山东大学开设的《生物信息学》。
课程的讲授无一例外都是从概论开始的，了解一门课的概论，有助于我们用整体的观点理解每个知识点，最终形成一个完整的知识体系，即达成了入门的目标。下面两张思维导图是视频课的大纲。
为了更直观感受课程内容的重点，特意把这两门课程的目录制作成词云图。这下清晰明朗的展示了生信入门课需要把握的重点——测序技术、生物数据库、Linux系统和序列比对。
结合视频内容和过往的学习经验，我认为生信知识和能力体系包含以下5大模块：
01 数据
● 生信日常处理的对象就是生物数据，可以是测序获得，或公共数据库的数据。生信离不开对数据的操作，处理海量的数据文件时，往往需要调用脚本进行批量处理，批处理的前提则需要对数据的类型和数据文件的格式了如指掌。
● 前面提到处理的数据也可能来自数据库，而数据库可分为核酸数据库、蛋白数据库和专用数据库。核酸数据库和蛋白数据库又分别对应的一级和二级数据库，如一级核酸数据库NCBI、EMBL和DDBJ，这三个数据库实现了数据的交换和共享。熟悉各大公共数据库存储的数据类型和应用的场景，有助于数据分析的选择。
02 Linux和编程语言
● 选择Linux系统做生物信息学分析，缘于Linux系统的稳定、开源、自动化和可重复性的优势。
● 熟悉Linux的基础操作和处理数据的命令（如awk/grep/sed等）。
● 编程语言可以选择Perl或Python，达到能看懂代码的水平。
● R的绘图与统计分析。
03 分析流程
● 掌握组学常用的分析流程，能够独立安装分析软件和解读分析结果。
● 熟悉流程中每个环节的输入与输出。
04 文献阅读和检索
● 前沿文献的追踪和借鉴。
● 利用搜索引擎debug的能力。
05 测序和生物学背景知识
● 测序和基因组
● 基因家族
● 直系同源和旁系同源
● 系统发育
● 选择压力
以上是《BGI-College生信入门》系列推文的概览，后期将会围绕这5个模块进行详细介绍，期待您的关注哦~