自学生物信息学一定要看哪些书？
不少同学反馈，上一期的生物信息学自学书单推荐（点击回顾）对他们帮助很大。
原来自学起来东一榔头西一棒槌是因为没有知识体系大局观。
原来数据分析处理还有这么多好书可以参考。
原来发高分难是因为没有及时更新自己的知识储备，没有第一时间抓住机器学习等等热点。
“可是，小编小编，你推荐的书都很经典，好几本我都有了。自学生信能参考的书，只有这几本了吗？”
别急，今天，我们继续以知识建构、工具与方法、进阶这三个板块体系化地为大家安利生信好书。
Part1 知识建构
我们常常说，专业性指导用书，知识覆盖全面最重要。这一点，十本书中有八本都能做到。
但是，生物信息学是一门发展更新很快的学科，所以，我们在选择参考书时，尤其要注意内容新不新，能不能大致跟上学科的发展。
接下来的这三本书，几本都遵循了内容较新这一特点。
《生物信息学（第三版）》
陈铭
八个字概括：经典之作，入门刚好。
本书系统全面地介绍了生物信息学的基本概念与内容。第三版共14章，内容涵盖分子生物学数据库、序列结构与功能分析、基因表达与非编码RNA转录分析、蛋白质结构与功能、系统生物学、合成生物学，以及计算生物学等生物信息学中的重点问题。
很多老师都会推荐购买的一本书。通过学习，能对整个知识体系和脉络有个更加清晰的理解。整体内容很全，而且是比较新的版本，对比很多生物信息学教材，这本书的价格也很公道哦。
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《实用生物信息学》
冯世鹏
本书突出实用二字。理论的部分涉及不多，分两个篇章：
一是Windows系统下进行文献检索、数据库使用、引物设计、核酸蛋白质序列分析、进化分析、蛋白质结构分析、miRNA分析等理论与方法及相关软件使用介绍；
二是linux系统下面对于基因组测序、RNAseq、miRNAseq等二代测序数据组装、基因预测、注释、表达分析等操作流程及相关软件介绍。
生物信息学作为一门特别注重实操的交叉学科，如果你想打好实操基础，那么认准这本书准没错。
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《生物信息学与基因组分析入门》
李余动
这本书是根据上课讲义编写而成的，这也意味着它的教学指导性很强，而不是平铺直叙的理论堆砌。
全书共有15章，第1-2章分别为生物学与计算机的基础知识；第3-10章介绍DNA、RNA以及蛋白质序列分析，为生物信息学的基本理论与方法；第11-15章介绍下一代测序（NGS）数据分析方法及其应用，如基因组组装、基因变异检测、转录组测序（RNA-seq）、宏基因组学等。
读起来确实像在听老师讲课一样，思路很条理清晰，内容也比较新，很有参考价值。作为入门书很不错。
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Part2 工具与方法
上一回我们说到，“生物是物，生物有理，生物有数，生物有形”，强调的是数据分析的重要性。
而如何让你的信息处理和数据分析更具直观性、专业性和针对性？
下面几本书会给你答案。
《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南》
张杰
人靠衣装，佛靠金装，数据图标也要美观、清晰、准确才行！
这本书系统性地介绍了使用ggplot2包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型、地理空间型等常见的二维图表的方法，使用ggraph、igraph、circlize等包绘制层次、网络关系型图表，以及使用plot3D包绘制三维图表的方法。
除了对工具的使用，书里也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识，这种细节教学属于授人与渔了，非常实用！
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《深度测序数据的生物信息学分析及实例》
沈百荣
这本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面。
在本书中，不仅可以了解到深度测序技术应用的领域，还可以通过具体实例，了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法，以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。
里面的例子很有实用价值，而且通俗易懂，不像很多书，只讲理论公式，晦涩难懂，操作上没有太多的废话。
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《单细胞测序方法和应用》
王向东
单细胞测序作为一直以来的热点，如今几乎已经成了每个科研课题组的必备品。看完这本书，别再说你不会单细胞测序！
本书介绍了单细胞测序的操作方法，以及其在微生物学、系统免疫学、转录组学、肿瘤科等中的具体应用，内容包括方法设计、重复性验证及应用经验。重点突出了单细胞技术在疾病机制研究中的应用潜力，指出探索单细胞生物学功能、表观遗传学、代谢学及其基因与蛋白网络系统等的基本路径。
总体来说写得很好，深入浅出，小白也可以循序渐进明白高通量测序的基本。
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Part3 进阶
上回在进阶篇推荐了机器学习相关书籍，不少同学表示找到了发文新思路。
其实，机器学习不仅是生信发文利器，在日常医疗活动中，也实实在在发挥着自己的作用。因此，掌握机器学习，对于今后的科研与工作都有很大的帮助。
大概这就是交叉学科的魅力吧！这里，再为大家推荐一本机器学习相关书籍。除此之外，触类旁通，再给大家推荐一本深度学习的参考书。
《生物信息学中的机器学习分析方法》
王雪松，程玉虎，张林
这不是一本干讲机器学习的书，而是专门面向生信专业的同学，去重点讲机器学习如何再生物信息学中进行应用的针对性指导书。
这本书针对生物信息学领域典型的癌症诊断模型、基因调控网络构建和蛋白质相互作用网络分析3个研究方向展开机器学习数据挖掘方法的分析与研究，为生物信息学方向的初学者提供了入门知识，也为相关研究人员在相关方向提供了参考信息。
看完只觉得太贴心了，相比于自己慢慢去研究如何实践应用，这种直接把食材相结合做好了菜端到面前的感觉真的太棒了！
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《图解深度学习》
山下隆义
行内俗称的小薄本，深度学习必备书籍之一。
这本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。
内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。
这本书的定位在了解原理的层面，所以非常适合入门。全书的图形非常丰富，给人的理解非常直观。书内有对应的程序，非常方便于应用！
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以上就是今天推荐的8本生信好书，非常适合自学生物信息学使用。持续关注本号推送，你将得到最全的生信干货！