想自己做生信分析，打开课程列表却不知道选哪门：R 语言要先学到什么程度？GEO、TCGA 和单细胞该从哪条路线开始？已经有结果了，还需要从头学吗？
选课可以先从一个问题开始：你现在最想完成哪件事？
这篇文章把云生信的 16 门课程按学习任务整理到一起。课程名称、适合阶段和直达入口都在正文里，不用下载表格，找到适合自己的课程，直接点击查看即可。
先对照自己的情况，找到起点
| 你现在的情况 | 建议从这里开始 |
|---|---|
| 几乎没用过 R，也不熟悉代码 | R 语言基础。先练习读入表格、查看行列和识别样本名称。 |
| 想查找公开数据，练习生信分析 | GEO 数据库课程；如果目标是肿瘤数据，可优先看 TCGA 课程。 |
| 有转录组数据，想跟着做分析 | RNASeq 实操课程，先确认数据类型与课程要求是否匹配。 |
| 想学习单细胞，或正在做单细胞课题 | 单细胞入门主课；已有基础，再选可视化或论文复现。 |
| 已经有分析结果，需要继续解读或出图 | 按任务选择 GSEA、转录组绘图或单细胞可视化。 |
| 正在整理论文，准备写作或投稿 | 论文写作与投稿课程。 |
这些课程可以按需选择，不必把整张清单都买一遍。基础不足，先补当前需要的基础；已有基础，直接选与你的任务相关的课程。
一、基础准备：先能看懂、跟上操作
如果你一看到代码就不知道从哪里下手，可以从 R 语言开始。Linux 则适合需要使用服务器、命令行或开展上游分析时补学，不必作为所有课程的统一前置要求。
| 课程与入口 | 适合谁，什么时候学 |
|---|---|
| 生信小白从0学会R语言 查看课程 → |
适合 R 基础薄弱的同学。先练习读入表格、查看行列、识别样本名称，为后续跟课操作做准备。 |
| 生信Linux — 从入门到精通 查看课程 → |
适合准备使用服务器或命令行的同学。按需要补习文件与命令行操作，再进入相应分析任务。 |
二、公开数据库与转录组：从找数据到理解结果
如果你希望利用公开数据练习，或正在处理转录组数据，可以从这组课程里选择。GEO 和 TCGA 是按研究目标选择的不同入口，不要求先把两门都学完。
| 课程与入口 | 适合谁，什么时候学 |
|---|---|
| 生物信息学初学者的GEO数据库检索与使用 查看课程 → |
适合想从公开数据入手的初学者。从检索数据集开始，练习核对样本分组和数据类型。 |
| TCGA数据库挖掘及数据分析 查看课程 → |
适合关注肿瘤数据的同学。可作为这条路线的起步课，学习数据获取与矩阵整理。 |
| RNASeq 纯实操讲解 查看课程 → |
适合想跟着做 RNA-seq 分析的同学。购买前先确认课程使用的数据类型、起始文件与自己的需求是否一致。 |
| 基因集功能富集分析（GSEA）的实操教程与结果解读 查看课程 → |
适合需要理解富集结果的同学。围绕 GSEA 的操作与结果解读继续学习。 |
| R语言绘图-转录组数据系列课程 查看课程 → |
适合正在整理转录组结果、准备出图的同学。需要哪类图，先对照课程目录再选。 |
| TCGA数据库肿瘤免疫细胞浸润分析教程 查看课程 → |
适合已熟悉 TCGA 数据、且课题涉及肿瘤免疫浸润的同学，作为专题选修。 |
选课举例：如果你想找公开数据练习，可以先看 GEO；如果已经确定研究肿瘤数据，就先看 TCGA。做到结果解释或出图时，再补 GSEA、绘图或免疫浸润专题，学习目标会更清楚。
三、单细胞分析：入门、出图和论文复现分开选
第一次系统学习单细胞，先选入门主课。已经能跟着完成基础分析，就根据眼前的问题，继续选可视化或论文案例练习。
| 课程与入口 | 适合谁，什么时候学 |
|---|---|
| 生信小白从0学会单细胞分析 查看课程 → |
适合作为单细胞学习的第一门主课。R 基础不足时，先补相关基础操作，再跟课练习。 |
| R语言绘图-单细胞数据可视化 查看课程 → |
适合已有单细胞分析结果、需要整理和展示图表的同学，作为可视化选修。 |
| Nature Aging 论文实操｜胸腺与外周血 T 细胞衰老单细胞分析全流程 查看课程 → |
适合完成单细胞主课后，希望围绕一篇论文案例练习分析流程的同学。 |
论文复现课的价值在于提供一个具体案例，让学习有清楚的练习对象。把案例思路用到自己的课题前，仍要核对数据类型、研究问题和课程适用范围。
四、专题进阶：有明确需求，再学对应方法
如果你关注虚拟扰动、虚拟敲除或药物虚拟筛选，可以查看下面的专题。它们面向不同任务，不用按表格顺序全部学完，也不必在单细胞入门前提前购买。
| 课程与入口 | 适合谁，什么时候学 |
|---|---|
| 虚拟扰动入门与实战 查看课程 → |
适合希望了解虚拟扰动适用问题与分析思路的同学。有相关课题需求时再选。 |
| 虚拟敲除技术与应用 —R包scTenifoldKnk实现 查看课程 → |
适合希望进一步学习 R 包 scTenifoldKnk 操作的同学，可在了解虚拟扰动后选学。 |
| AI药物虚拟筛选 查看课程 → |
适合关注药物虚拟筛选方向的同学。先查看课程目录，确认所用工具、需要的基础和练习条件。 |
五、论文写作与投稿：在需要的时候补上这一环
如果当前主要任务已经转向论文整理，可以直接查看写作和投稿课程，不必重新走一遍分析入门路线。
| 课程与入口 | 适合谁，什么时候学 |
|---|---|
| 医学SCI论文写作要领 查看课程 → |
适合准备撰写或整理医学 SCI 论文的同学，按写作阶段查看课程内容。 |
| SCI杂志筛选与投稿流程 查看课程 → |
适合准备选择目标期刊、了解投稿流程的同学。 |
下单前，你可能还想问这几个问题
零基础，真的能开始学吗？
可以从基础课开始，把第一步设小一点：读入一张表、看懂行列、识别样本名称。完成这些练习，再进入对应方向的主课。购买前也可以把自己的基础告诉客服，确认课程从哪一步讲起。
已经会一点 R，还要重新买基础课吗？
不用仅因为它排在清单前面就购买。如果你已经能完成基本数据读入、查看和整理，可以先对照主课目录判断是否跟得上；遇到具体缺口，再补相应基础。
手上没有自己的数据，怎么选？
可以先考虑公开数据库方向，从查找合适的数据开始。若想跟随课程案例练习，下单前请确认课程是否提供练习数据、代码，以及如何获取。
买了课程，就能直接完成自己的课题吗？
课程帮助你学习方法和操作。自己的课题能否直接跟做，还取决于数据类型、研究目标与课程内容是否匹配。已有数据时，先向客服说明“什么数据、想做什么、目前卡在哪一步”，更容易选对课程。
课程多少钱？能看多久？有没有答疑？
点击表格里的“查看课程”，在千聊课程页查看目录和购买说明。价格、可观看期限、回看方式，以及是否提供代码、练习数据和答疑，以对应课程页面及购买前确认的信息为准。页面没有写清楚的地方，先问客服再下单。
点击后进入课程合集页，怎么找到对应内容？
部分入口会跳转到课程合集页，请按本文中的课程名称核对目录，并确认购买的是单课还是合集。如未找到对应课程，可以把课程名称发给客服协助确认。
从现在最需要的一门开始
想学什么已经明确，可以回到上面的对应课程，点击“查看课程”，核对目录和购买说明后下单。
如果还在两门课之间犹豫，可以直接告诉我们：你的基础、想做的方向、当前最想完成的任务。我们先帮你确认课程内容是否匹配，再决定从哪门开始。
例如：“我会一点 R，想做肿瘤公开数据分析，目前还不会获取和整理数据，适合先学哪门？”
