欢迎来到 BioF3
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BioF3 是一份面向中文读者的组学数据分析实践教程。我们做这件事的起点很简单：自己学分析的时候很多教程只到 "跑个 demo 就好"，真要带到自己的数据上，总差那么几步。于是决定把每个模块都写成 "装包、取数据、跑出结果、能解释" 的完整链路。
备注
本文是 2024 年 5 月站点上线时写的介绍贴，后续结构已经有较多变化。当前真实进度以首页 Roadmap 和各专栏入口为准。
现在能看到什么
- 基础入门（6 篇）：从一份组学数据的视角讲环境、编程、AI 辅助、Jupyter、公共数据库和 R/ggplot2。
- 单细胞实践教程（10 个模块）：从数据获取、Cell Ranger、质控聚类，一路到多模态、空间和 scATAC-seq。
- 其他组学专栏（bulk RNA-seq / 基因组 / 表观 / 蛋白 / 多组学整合）：入门页已经可读（分析流程、常用工具、公开数据集、最小可跑的例子），后续模块会持续补齐。
每篇文章底部都有离线下载（HTML / PDF）和评论区，留言不需要登录。
选一个入口开始
- 第一次系统学：从基础入门 开始
- 想直接动手：模块01 实践数据集与数据获取
- 研究方向是其他组学：直接到对应的专栏入门页
反馈渠道
- 文章下的评论区：最快
- GitHub Issues：追踪具体问题
- GitHub Discussions：更大的讨论
BioF3 的代码和内容都在 GitHub 仓库，MIT 许可证。欢迎提 PR 补错、补内容、补真实案例。
常见误解
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"教程看完就会了"。组学分析是实操技能，不是知识记忆。看完一篇教程和"能拿自己的数据跑出结果"之间差着一大段动手练习。BioF3 的设计初衷就是让你每篇都能跑出结果 — 但前提是你真的打开终端跑了。建议每篇至少跑一遍完整代码，遇到报错再回头看解释。
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"我应该把所有模块都学完再开始自己的项目"。不需要。走完基础入门 + 单细胞 01-04（或者你方向对应的入门模块）就可以开始用自己的数据了。剩下的模块是"遇到具体问题时回来查"的参考，不是必须按顺序通关的课程。
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"BioF3 只适合初学者"。基础入门确实是面向零基础的，但后面的专题模块（轨迹推断、空间转录组、多组学整合等）涉及的方法和代码复杂度并不低。即使是有经验的分析人员，也可能在某个不熟悉的方向找到有用的参考。教程的价值不在于"教你什么是 PCA"，而在于"给你一个能跑的完整例子"。