这里分享一下两个小经验：
- 学会使用强大的辅助工具AI如Deepseek：不会的、看不懂的、报错就直接截图问Deepseek。Deepseek目前已经可以解决绝大部分生物信息学的报错。后面提供的某些代码不懂的也可以直接贴图问Deepseek，全面又准确。
- 边学边跑分析数据：最高效的就是拿一个数据，自己跑通全流程，这样既学到了生物学知识，又练习了代码，报错就找AI。对于Linux、R掌握一些基本的操作就行，从头开始完整的学不仅效率低下，也很难坚持。需要某些操作了再去学习，做中学会大大提高学习效率。
1. Linux账号登录
开通Linux账号的时会提供：IP地址、端口、账号、密码
首先需要下载一个能登录服务器的软件，比如Termius、Xshell、windTerm等，大部分登录都大同小异。
这里以Termius为例，提供了两种登录服务器的方法，可按需选择:
●输入账号密码登录：点NEW HOST,然后在右边栏输入相关信息，再点connect
●通过SSH命令：点TERMINAL，会出现以下界面，输入相关内容
SSH 全称是 Secure Shell，其核心目标是在不安全网络（如互联网）上建立一个安全的加密通道。整个连接过程可以分为三步：首先是客户端发起一个到服务器 22 端口的 TCP 连接，连接建立后，双方互相发送自己支持的 SSH 协议版本。第二步是使用 Diffie-Hellman 密钥交换算法协商出会话密匙，以加密通道。第三步通过输入密码或者上传本地的私匙进行身份验证。验证通过后，我们就能安全地远程操作服务器。
2. 修改命令行配色
屏幕全都是一个颜色的代码查找前面的代码非常困难，这时候一个眼睛友好的的命令行界面就显得非常必要了。
#示例，增加了时间显示、账号变为红色、目录颜色变为蓝色echo 'export PS1='\''\[\e[1;32m\][\t]\[\e[0m\] \[\e[1;35m\]\u@\h:\[\e[0m\]\[\e[1;34m\]\w\[\e[0m\]\[\e[1;32m\]\$ \[\e[0m\]'\''' >> ~/.bashrc#修改不同文件形式颜色echo 'LS_COLORS="di=1;34:ln=1;36:so=1;35:pi=1;33:ex=1;32:*.tar=1;31:*.tgz=1;31:*.zip=1;31:*.gz=1;31:*.rar=1;31:*.7z=1;31:*.mp3=1;35:*.mp4=1;35:*.jpg=1;33:*.png=1;33:*.gif=1;33:"' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc
修改后界面如下
3. 安装miniconda
miniconda可以更高效的管理编程环境和简化包管理、安装（暂时看不太懂也没关系，反正记住安装miniconda是做生信必不可少的软件就行）
#安装minicondawget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc#查看是否安装成功conda --help
出现以下界面就表示成功
#将conda配置到国内镜像，加快软件下载速度conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --set show_channel_urls yes查看配置结果cat ~/.condarc#清除indexconda clean -i
出现以下结果镜像就表示配置成功
4. 创建各种分析需要的虚拟环境
平时我们会分析不同的数据比如RNA-seq、scRNA-seq、空间转录组学数据等，不同的组学数据需要不同的软件，不同软件版本之间会产生冲突，这时候用conda创建一个各自的虚拟环境就尤为重要，以下以分析RNA-seq数据为例来创建一个虚拟环境。
#创建RNA-seq分析虚拟环境并激活，注意使用_而不是-conda create -n rna_seqconda create -n rna_seq python=3.4 #安装并指定python版本conda activate rna_seq#退出当前环境conda deactivate#显示conda创建的所有环境conda env list查看rna_seq环境中安装了哪些包conda list -n rna_seq
