组学数据分析入门
欢迎来到 BioF3 组学数据分析教程。如果你是第一次接触生物信息学，或者想系统学习组学数据分析，这篇文章会帮你建立一个清晰的认知框架。
编程基础：R、Python、Bash 与 AI 辅助学习路径
做组学数据分析，编程不是目标，而是工具。你不需要一开始就成为程序员，但必须能读懂脚本、修改参数、运行流程、定位报错，并把结果整理成可重复的分析记录。
Jupyter、交互式分析环境与公共数据库
组学分析通常从两个问题开始：
R 数据整理与 ggplot2 可视化
R 在组学分析中最常用的场景有两个：整理表格数据，画出能解释结果的图。对 BioF3 来说，本章不是追求完整覆盖 R 语言，而是让你掌握最常用、最容易迁移到真实项目的能力。
AI 辅助编程与智能体工具
AI 编程工具已经从“补全几行代码”发展到“阅读项目、修改文件、运行命令、检查结果”的智能体工作流。对组学数据分析来说，它们可以显著提高效率，但不能替代你对数据、统计方法和生物学问题的判断。