獻給所有斜槓生物資訊的人們

程式設計大概是世界上最容易在網路上找到答案的領域了，
奇妙的是有關於生物資訊(生資)的程式設計與分析，
在中文的世界卻寥寥無幾。

對從 Wet Lab (生物實驗)跳到 Dry Lab (生資分析)的你來說，
學習充滿邏輯的程式語言是一個坑，
學習充滿生物意義的資料結構更是一個坑。

而從資訊領域跳到生資分析的你來說，
看著莫名其妙跟我不熟的序列與生物知識，
難懂 Wet Lab 的他們想要我把資料視覺化成什麼樣子。

而下列的式子仍舊是不變的道理 :
程式=演算法+資料結構
只是不小心撒上了一些生物 :
生資分析=生物意義+演算法+資料結構

於是本系列文章就這麼誕生了!
以 16S rRNA 微生物組定序分析為基礎，
追完這些文章或許沒辦法讓你變成高手，
但是希望能讓你獲得最最最基礎的能力，
在充滿原文的知識海裡遨遊時能更得心應手。

在開始前我需要哪些先備知識

本系列以指令操作分析為主，先學習使用別人的程式，待你熟悉分析的產物之後，
就能站在巨人的肩膀上，再自行學習 Python, R, MATLAB 等技能，讓資料的視覺化更完美。

1. 基礎Linux基本指令

通常生資分析所需要的運算資源甚多，
Linux純指令介面少了圖形化介面的資源運算，運算效率較佳，適合大量運算的工作，
實務上多半以遠端連線到Linux伺服器/工作站。
畢竟你家通常不會有一台好幾十萬的電腦，
我說通常。

• 我知道 Linux 跟 Windows 都是作業系統
• 我知道 如何連上遠端 Server
• 我知道 如何將檔案上傳到遠端 Server、下載資料到本機端
• 我知道 什麼是 cd, mv, cp, mkdir, rm, pwd, vim
• 我知道 什麼是 絕對路徑與相對路徑

2. 生物知識

至少需要有高中選修生物或大一普通生物學的基礎知識。

• 我知道 DNA 是雙股螺旋、DNA電泳、PCR, Real-Time PCR 原理
• 我知道 核醣體 (Ribosome)、mRNA, tRNA, rRNA
• 我知道 轉錄 (Transcription)、轉譯 (Translation)
• 我知道 親緣關係樹 (Phylogenetic Tree) 可以依據分生(Molecules)與型態(Morphology)繪製

親緣關係樹圖。型態與分生都能繪製演化樹，參考的基準不同，演化樹也會有所異同，而在微生物的世界多以分生(序列差異)為基準。(Bibi, F., & Métais, G., 2016)

3. Git (git clone) 與 GitHub

說要會 Git 版本控制 (Version control) 就太殘忍了，至少要會以下事情 :

• 我知道 GitHub 有地球上所有工程師心血結晶 - 滿滿的程式資源
• 我知道 git clone 指令，會下載 GitHub 上的 Package

4. Google

• 做實驗失敗可能在這找不到答案，但做生資請一定要會用它

學習地圖

學習地圖的存在可以幫助你更了解整個知識架構 :

• [Day 21] 統整 NGS 次世代定序 16S rRNA 生資分析學習地圖
• [Day 28] 統整 TGS 第三代定序 16S rRNA 生資分析學習地圖

看完系列文我會些什麼 ?

• 知道定序技術是什麼
• 知道如何分析 16S rRNA 次世代定序 (Next Generation Sequencing, NGS)
• 知道如何分析 16S rRNA 第三代定序 (Third Generation Sequencing, TGS)
• 知道 16S rRNA 定序需要的資料視覺化有哪些方式
• 知道程式設計在生資的角色
• 可能會知道自己適不適合成為生資人