生物信息学课程
基础知识
分子生物学和细胞生物学
参考课程：
《Bioinformatics Data Skills》——讲得基础。印象最深的是介绍find + xargs + parallel用法，至今受用，其他忘了。
《高通量测序技术》——李金明。介绍高通量测序在临床基因检测中的应用。
《生物信息学与功能基因组学》——非常好的入门教材。
《北京大学生物信息学在线课程》——偏重算法。
《山东大学生物信息学在线课程》——我没看过，但很多人推荐。
《陈润生院士中科院生物信息学课程》——课程虽然有点老（07-08年的），但讲解的知识现在也不过时。我当年主要看这个课入门，其次是北大的课。
生物信息学：如何用AI分析和挖掘生物大数据
生物信息学是一门跨学科的科学领域，它将生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识相结合，利用计算方法和工具来解决生物学领域的问题。随着生物学数据的急剧增加，人工智能（AI）技术在生物信息学中的应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用AI技术分析和挖掘生物大数据。
1.生物信息学的基础知识
在介绍如何用AI分析和挖掘生物大数据之前，我们需要了解一些基础知识：
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基因组学：研究生物体的基因组结构和功能。
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转录组学：研究生物体的转录产物，如mRNA的表达情况。
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蛋白质组学：研究生物体的蛋白质组成和功能。
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表观基因组学：研究基因组中的表观遗传学变化，如DNA甲基化和组蛋白修饰等。
2.AI在生物信息学中的应用
(1) 生物数据分析
AI技术可以应用于生物数据的分析，例如： -
序列分析：利用机器学习算法对基因序列、蛋白质序列等进行分析和预测。
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结构预测：利用深度学习算法对蛋白质结构进行预测，从而推断其功能。
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功能注释：利用机器学习算法对基因、蛋白质等的功能进行注释和预测。
(2) 生物数据挖掘
AI技术还可以应用于生物数据的挖掘，例如： -
基因表达模式分析：利用聚类、关联规则挖掘等技术，分析基因的表达模式。
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基因网络分析：利用图论和复杂网络分析技术，研究基因之间的相互作用和调控网络。
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药物发现与设计：利用机器学习和深度学习算法，预测药物的活性、毒性等性质。
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