欢迎来到 BioF3

BioF3 是一份面向中文读者的组学数据分析实践教程。这里不追求覆盖全部方法，也不会只给出工具名和粗略示意代码，而是尽量让每一步都能在自己的电脑或服务器上跑出结果。

怎么读这本教程

如果你是第一次系统学组学，建议按 基础入门 → 单细胞实践 01-04 的顺序读。基础入门讲环境、数据源和最小工具集，单细胞前四章把"数据获取 → 原始处理 → 质控和注释 → 多样本整合"这条主线讲完。走完这一段，再回头挑自己项目对应的专栏。

如果你已经熟悉单细胞，可以直接挑感兴趣的模块看：轨迹推断、细胞通讯、多模态、空间转录组、scATAC-seq 等都有独立章节。

如果你的工作方向是 bulk RNA-seq、基因组、表观组、蛋白质组、多组学整合，去对应专栏的入门页。这些专栏的 overview 是完整可读的（涵盖分析流程、工具栈、公开数据集和一个最小可跑的例子），后续模块会持续补齐。

教程里的所有示例都用公开数据复现。为了让多个项目共享数据，BioF3 的脚本默认去 ~/biof3-data/ 找数据；不存在就自动从 10x Genomics 或 Bioconductor 下载。

一次性准备好全部数据和依赖包：

Rscript scripts/biof3_prepare_data.R

一上来就挑高级模块看。没走完基础入门就直接跳到轨迹推断或空间转录组，结果连 Seurat 对象的基本操作都不熟，每一步都卡。建议先把"基础入门 → 单细胞 01-04"这条主线走完再分支。
只看不跑。教程里的代码块不是用来"读懂"的，是用来"跑出结果再对照解释"的。如果你只在浏览器里滚动，学到的东西会比动手跑少很多。哪怕只跑一个最小 demo 也比纯看强。
忽略侧边栏的模块编号。BioF3 的模块是有依赖顺序的（前置条件写在每篇顶部的 metadata 里）。如果你跳着看发现某个概念"没讲过"，大概率是前面某篇漏了。回头补一下比硬啃快。

接着深入：

横向延伸：

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