生物信息学安装哪个版本的linux

本人自大三就开始做生物信息，现在即将读博士，希望我的经验可以帮助到你。

既然你是想做生物信息学，那么相关背景什么的会了解一些，我在这就不多说了。

首先，确定你自己的背景专业，现在很多学校本科都没有专门的生物信息学专业，都是挂靠在生命学院或者计算机学院的。所以背景专业一般都是生物学或计算机学，不同的专业将来做生信区别会很大。当然，做什么方向和背景专业并没有绝对关系。

如果是生物学背景，那么将来大部分的工作将会是使用专门的生物信息学分析软件。所以难度会降低。自学的话，主要学几下几点就好：

1、一门脚本语言，个人推荐Python（Perl也可以，各有利弊，Python更新兴一些）。

2、Linux系统。这个也不是百分百要求，但是专业的生信人，都是用Linux的，而且很多软件都是不支持Windows的。

3、常用的生物信息学数据库，这里列出几个，NCBI，Ensembl，EBI，GENEbank等等，这些数据库下面还分子数据库，像GEO，GWAS catalog等。当然，还有方向更细的，像miRBase（miRNA数据库）等。

4、R，这也是一种编程语言，但更加侧重结果的展示，实际上也就是画图。

5、常用生信分析软件，这个没必要专门去学，需要用到他们的时候再学也不晚，都是很简单的东西。

如果是计算机背景，那么以后的工作可能主要是算法分析，创造新的生信分析软件，做数据库等。需要自学的就是以上的那些，再加一门工程语言，C，C++，C#，Java都可以。

1、starBase

一个高通量实验数据CLIP-Seq（或称为HITS-CLIP,PAR-CLIP,iCLIP）和mRNA降解组测序数据支持的microRNA靶标数据库,包含了miRNA-mRNA，miRNA-lncRNA，miRNA-circRNA，miRNA-ceRNA 和RNA-protein等的调控关系。整合和构建多个流行的靶标预测软件的交集和调控关系。最新版本发布时间：2013年11月。

2、miRbase

众所周知的microRNA基因注释数据库。目前miRBase只提供了microRNA的靶标的预测软件的链接（如：PicTar）。最新版本发布时间：2010年9月。

3、ChIPBase

整合CLIP-Seq和ChIP-Seq的数据探讨microRNA的转录和转录后调控，构建转录因子->microRNA->靶标的调控网络。最新版本发布时间：2012年11月。

4、Tarbase

一个收集已被实验验证的microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2009年1月。

5、miRecords

一个整合的microRNA靶标数据库。整合多个靶标预测软件的调控关系。最新版本发布时间：2010年11月。

6、targetScan

基于靶mRNA序列的进化保守等特征搜寻动物的microRNA靶基因。是预测microRNA靶标假阳性率较低的软件。而且是microRNA领域大牛Bartel实验室开发的。最新版本发布时间：2009年4月。

7、PicTar

基于microRNA或microRNA靶标联合作用等特征开发的搜寻动物的microRNA靶基因。假阳性率也较低。是microRNA领域大牛Rajewsky实验室开发的。最新版本发布时间：2007年3月。

8、PITA

基于靶位点的可接性和自由能预测microRNA的靶标。是著名的生物信息学家Segal实验室开发的。最新版本发布时间：2008年8月。

9、RNA22

基于序列特征预测microRNA的结合位点。是几个流行的microRNA靶标预测软件的其中一个。IBM公司的研究团队开发的。最新版本发布时间：2007年。

10、miRanda和microRNA.org

是著名的MemorialSloan-Kettering 癌症研究中心的研究人员开发的软件和数据库。miRanda的最新版本又叫mirSVR。最新版本发布时间：2010年8月。

11、MicroCosm

EMBL-EBI的Enright 实验室开发的microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2010年8月。

12、miRTarBase

整合实验证实的microRNA靶标的数据库。最新版本发布时间：2010年10月。

13、miRGator v2.0

整合microRNA表达、靶标和疾病相关信息的数据库。最新版本发布时间：2010年11月。

14、MiRNAMap

动物的microRNA基因及其靶标的数据库。最新版本发布时间：2008年1月。

15、miRDB

动物microRNA靶标预测和功能注释数据库。最新版本发布时间：2010年8月。

16、RNAhybrid

一个基于miRNA-target配对自由能预测microRNA的靶标。最新版本发布时间：2011年6月。

17、miRGen

microRNA基因和microRNA靶标数据库。最新版本发布时间：2007年1月。

归一化 

microRNA芯片采用的归一化的方法为quantile normalization，loess normalization。

差异基因筛选 

microRNA的差异筛选，同表达谱的筛选方法是一致的，参见表达谱的差异基因筛选。

miRNA靶基因预测 

microRNA结合在靶基因的3’ UTR，下调靶基因．miRNA靶基因预测有多种方法．我们利用TargetScan数据库关联microRNA的靶基因。

4. miRNA与靶基因网络图 

    将显著性功能与显著性Pathway所包含的靶基因取交集后与microRNA构建基因与microRNA调控网络（待确认），可以在全局的水平上直观的反应基因之间的相互关系，同时反映了基因调控网络的稳定性。根据网络中microRNA的位置函数计算出microRNA在网络中的关系强度，即microRNA的网络特征值。特征值最高microRNA处于网络的枢纽性地位，该microRNA调控能力最强，对网络结构和样本性状有重要的调控价值，同时从网络中也可以得到被microRNA调控的关键靶基因。

5. miRNA－GO　Network 

miR-GO Network利用靶基因的功能注释与microRNA-mRNA靶向调控关系，构建microRNA功能调控的网络图。网络图可发现MicroRNA调控的多种基因功能，并通过网络分析，得到核心调控microRNA以及microRNA调控的核心基因功能。

6. miRNA－Pathway Network 

miR- Pathway Network与miR-GO Network类似．利用靶基因的Pathway间相互作用关系，与microRNA-mRNA靶向调控关系，构建miR- Pathway调控的网络图。网络图可发现MicroRNA调控的多种信号通路，并通过网络分析，得到核心调控microRNA以及microRNA调控的核心信号通路。

7. miRNA的转录因子的预测 

为了研究miRNA的调控机制，首先预测miRNA的promoter区域，根据miRNA的promoter区域，利用HMM来预测结合的转录因子。 

8. miRNA与表达谱芯片平台的联合分析 

miRNA与表达谱芯片平台的联合分析除了和甲基化与表达谱芯片分析类似外，还可以将miRNA预测的靶基因和表达谱芯片的差异基因取交集，进行miRNA-DiffGene-Network。

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