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每次遇到有人問怎么學生信時，總會碰到一個尷尬的問題，“有沒有什么書可以推薦下”。驟然之下，也不知道該怎么回答。這個問題有點大，想不到一本書可以囊括。而且對提問人的基礎和學習傾向沒有了解，與其指條錯路，還不如不指。最后我都都會說，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、經驗的知識合體，但總會有涉及不到的地方和忽略了的地方。還是系統地整理下書籍，做為一個補充吧。

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

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

列一下其中可能對大家有幫助的書：

并行計算導論(2006 張林波等編著)：如果不想學并行計算，這本書第二章是不錯的Linux操作系統、Linux命令和Linux開發環境介紹，樸實、詳細。
Bioinformatics programming using python (2010, O’Reilly): O’Reilly出版，經典，只看前7章就可以
ThinkPython, ThinkBayes, ThinkStats (Allen B. Downey著): 計算的視角學習貝葉斯和統計, 自帶電子版
Programming Collective Intelligence (Toby Segaran, O’Reilly): 有意思的機器學習類書籍，基于Python
關于生信，我最開始看的是《生物信息學中的計算機技術》(2002年出版)，內容涵蓋Linux系統使用，生物序列分析、基因和基因家族鑒定，系統發育和數據庫建設、自動化、可視化等內容。對當時不知道怎么入手的我，有很大的啟蒙作用?，F在已經記不清具體的內容了，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)，應該還都有對應的Master系列，在看這兩本書的時候，已經有了一定的編程基礎，都是作為既學習英語，又彌補下沒系統學習過編程的缺陷。

后來在中科院數學所張林波老師和計算所遲學斌老師教授的《并行計算》，劉瑩老師主講的《數據挖掘》，《計算機病毒》等課程下鞏固學習編程理念，不局限于哪一種語言了，主要學習里面的思考。這些老師，無論在基礎理論還是應用上都有很好的經驗指導。如果在中科院或北京上學的，都可以去選這些老師的課。遲學斌老師常常吶“不怕賊偷就怕賊惦記”來教導我們，不要害怕學不會，多看幾遍，沒事多想想就會了。套用現在話就是，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類的書籍了，用到哪部分，就借助谷歌去搜索。因為有了一些經驗，再多看看在線的教程，哪里不會搜哪里，問題一般都可以解決。這是一個便捷快速的方式，就像你有一本可檢索的CookBook在手。但是也會造成知識不連貫的缺陷。比如學習R時，就只看了R for beginners(現在看的比較多的應該是R in actions，也屬于快速上手的小冊子)，后來也沒系統地學，直到現在R的水平還是在入門階段徘徊 。

寫代碼到了一定的階段，還是要多看優秀的代碼，學習他人的寫法，學習新的思路和新的方式。在解決問題時，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，而且講述的都是經典的計算知識和基礎的生物計算處理。如果作為生信中的編程入門，問題倒也不大。但生物信息學發展到現在，那些提到的知識大都被封裝到函數或命令中，現在用起來都是很簡單的事了。尤其是對于著急用生信的人來說，里面的知識跟眼前要解決的問題中間有10年的落差，給人感覺有點”low”，可能滿足不了現在人浮躁的心理。

最近這幾年出版的書，對常用的高通量測序、蛋白質組學和代謝組學等都有涉及，還是有一些挺不錯的，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。當做小說看也可以，翻到哪是哪。

Clinical Applications for Next-Generation Sequencing (2016): 開始是關于NGS技術的原理、優缺點、應用的詳細描述，后面分不同類型的疾病概述NGS的研究進展和存在的問題。
Next-Generation Sequencing Data Analysis: 涉及分子生物學基本知識，NGS概述、測序原理及注意事項、NGS共有分析步驟及軟硬件要求；轉錄組，小RNA，全基因組、表觀和基因組組裝等的原理、實驗設計、分析內容和用到的工具。
Bioinformatics_and_Functional_Genomics: 大百科，序列比對，數據庫使用，系統進化，到芯片，NGS，蛋白結構、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，說不準什么時候就會了。就像大學時，去圖書館，不看書，而是挨個書架的走動，瀏覽書名就會有不少收獲。

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

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總結

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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