总览 / 模块 05
资源总索引
本文件汇总整套学习包涉及的全部外部资源，便于快速检索。所有链接均来自公开官方网站或 GitHub 仓库，标注了类型与适用阶段。 说明：链接有效性会随时间变化，如遇失效，优先用站内搜索或 GitHub 搜索同名仓库。
一、GitHub 优质仓库
1.1 总目录类
| 仓库 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| Awesome-Bioinformatics | https://github.com/danielecook/Awesome-Bioinformatics | 生信工具与库的总目录，按 NGS、序列处理、可视化等分类，入门找工具的第一站 |
| getting-started-with-genomics-tools-and-resources | https://github.com/crazyhottommy/getting-started-with-genomics-tools-and-resources | 基因组学工具与资源入门清单，实操性强 |
| RNA-seq-analysis | https://github.com/crazyhottommy/RNA-seq-analysis | 转录组分析实战笔记，覆盖上游到下游 |
| DNA-seq-analysis | https://github.com/crazyhottommy/DNA-seq-analysis | DNA 测序分析笔记 |
| ChIP-seq-analysis | https://github.com/crazyhottommy/ChIP-seq-analysis | ChIP-seq 分析笔记 |
| awesome-single-cell | https://github.com/seandavi/awesome-single-cell | 单细胞分析软件与资源汇总 |
| bioconda-recipes | https://github.com/bioconda/bioconda-recipes | Bioconda 的配方库，可查某软件在 conda 上的安装方式 |
1.2 分子对接与虚拟筛选
| 仓库 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| AutoDock-Vina（官方） | https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-Vina | 分子对接主流引擎，仓库自带 example/ 目录，含命令行与 Python 脚本完整案例 |
| biobb_wf_virtual-screening | https://github.com/bioexcel/biobb_wf_virtual-screening | BioExcel 官方虚拟筛选工作流教程，含口袋识别到复合物预测全流程 |
| tutorial-AutoDockVina | https://github.com/OSGConnect/tutorial-AutoDockVina | 可提交到集群运行的对接教程，含配置文件和脚本 |
1.3 通用工具
| 仓库 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| Biopython | https://github.com/biopython/biopython | 生信 Python 核心库，配套官方教程 |
| RDKit | https://github.com/rdkit/rdkit | 化学信息学核心库，分子描述符、指纹、相似度 |
| Meeko | https://github.com/forlilab/Meeko | 受体与配体准备工具，AutoDock 官方推荐配套 |
| Open Babel | https://github.com/openbabel/openbabel | 分子文件格式转换与化学数据处理 |
| PyMOL（开源版） | https://github.com/schrodinger/pymol-open-source | 结构可视化与出图 |
二、官方文档与教程
| 名称 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| AutoDock Vina 官方文档 | https://autodock-vina.readthedocs.io/ | 对接参数、命令行与 Python API 的权威说明 |
| Biopython Tutorial and Cookbook | https://biopython.org/docs/latest/Tutorial/ | Biopython 官方教材 |
| R for Data Science（中文） | https://r4ds-zh.readthedocs.io/zh-cn/latest/ | R 数据分析经典教材 |
| Bioconductor | https://bioconductor.org/ | R 生信包总库，含 RNA-seq、富集分析等完整工作流教程 |
| RNA-seq workflow（Bioconductor 官方） | https://www.bioconductor.org/packages/release/workflows/vignettes/rnaseqGene/inst/doc/rnaseqGene.html | 从 FASTQ 到差异表达再到可视化的端到端官方工作流 |
| DESeq2 官方文档 | https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/DESeq2/inst/doc/DESeq2.html | 差异表达分析的标准实现 |
| conda 中文文档 | https://docs.conda.org.cn/ | 环境管理权威说明 |
| Bioconda 官网 | https://bioconda.github.io/ | 生信软件安装 |
三、学习平台与课程
| 名称 | 链接 | 说明 |
|---|---|---|
| Rosalind | https://rosalind.info/problems/locations/ | 生物信息学编程刷题平台，从零起步到进阶题都有 |
| 国家高等教育智慧教育平台 — 生物信息处理技术（Linux 入门及应用） | https://higher.smartedu.cn/ | 重庆邮电大学开设，中文，体系完整 |
| Bioinformatics for Beginners（NCI） | https://bioinformatics.ccr.cancer.gov/docs/b4b/ | 美国国家癌症研究所官方入门课程 |
| 清华大学生物信息学实践教程 | https://book.ncrnalab.org/teaching/ | 清华大学卢志实验组编写，覆盖 Linux、R、Python、NGS 分析全链条 |
| Coursera / edX 生信专项 | https://www.coursera.org/ | 约翰霍普金斯基因组数据科学、密歇根大学生信专项等 |
四、常用公共数据库
| 类别 | 数据库 | 链接 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 核酸序列 | NCBI GenBank / Nucleotide | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ | DNA/RNA 序列总库 |
| 参考序列 | RefSeq | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/ | 经过整理的参考序列集 |
| 蛋白序列 | UniProt | https://www.uniprot.org/ | 蛋白序列与功能注释总库 |
| 蛋白结构 | RCSB PDB | https://www.rcsb.org/ | 实验解析的蛋白结构，分子对接的起点 |
| 蛋白结构 | PDBe | https://www.ebi.ac.uk/pdbe/ | 欧洲蛋白结构数据库 |
| 小分子活性 | ChEMBL | https://www.ebi.ac.uk/chembl/ | 化合物生物活性数据，训练活性预测模型的常用源 |
| 小分子 | PubChem | https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ | 化合物结构与性质总库 |
| 药物信息 | DrugBank | https://go.drugbank.com/ | 药物与靶点信息 |
| 基因表达 | GEO | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | 基因表达公共数据集，练习转录组分析的素材 |
| 文献 | PubMed | https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ | 生物医学文献检索 |
五、使用建议
- 优先看官方源：工具的官方文档与官方示例永远比二手教程可靠，版本也对得上。
- GitHub 看三样东西：README 的快速开始、
example/或examples/目录、最近一次提交时间（判断是否还在维护）。 - 遇到问题先搜报错：Biostars（https://www.biostars.org/）与 Stack Overflow 是问答主战场。
- 不要囤教程：选一条主线走通，比收藏五十个链接有用。