科学研究系列第24期（肿瘤免疫治疗生物标志物）（6月24下午3点）

绝大部分会议都是讨论科研方法和思路

并不是数据分析实战，一般来说单细胞数据分析主要靠的是计算机基础知识点，再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过，我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化，以及基于Linux的NGS数据处理：

把R的知识点路线图搞定，如下：

• 了解常量和变量概念
• 加减乘除等运算（计算器）
• 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子）
• 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表）
• 文件读取和写出
• 简单统计可视化
• 无限量函数学习

Linux的6个阶段也跨越过去 ，一般来说，每个阶段都需要至少一天以上的学习：

• 第1阶段：把linux系统玩得跟Windows或者MacOS那样的桌面操作系统一样顺畅，主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面，可以仅仅以键盘交互模式完成常规文件夹及文件管理工作。
• 第2阶段：做到文本文件的表格化处理，类似于以键盘交互模式完成Excel表格的排序、计数、筛选、去冗余、查找、切割、替换、合并、补齐，熟练掌握awk、sed、grep这文本处理的三驾马车。
• 第3阶段：元字符，通配符及shell中的各种扩展，从此linux操作不再神秘！
• 第4阶段：高级目录管理：软硬链接，绝对路径和相对路径，环境变量。
• 第5阶段：任务提交及批处理，脚本编写解放你的双手。
• 第6阶段：软件安装及conda管理，让linux系统实用性放飞自我。