建立分析底座
准备 R、Python、Bash、Notebook 和公开数据库检索能力，让后续分析有清楚输入。
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Learning Path
学习路线围绕一个目标：把分析真正跑通
跑通标准流程
围绕 scRNA-seq 学习原始处理、质控、归一化、降维、聚类、注释和差异分析。
进入专题应用
继续扩展到多样本整合、轨迹推断、细胞通讯、多模态、空间转录组和 scATAC-seq。
Core Modules
单细胞主线：从数据到解释
Omics Columns
先把一条主线做扎实，再扩展到多组学
Roadmap
内容建设进度
基础入门和单细胞专栏已全部上线，其余组学专 栏的入门页已经可读，后续会按模块逐步补齐。下面是当前的完成度，透明可追溯。
- 基础入门已完成6/ 6
- 单细胞已完成10/ 10
- bulk RNA-seq已完成9/ 9
- 基因组持续更新1/ 6
- 表观组持续更新1/ 6
- 蛋白质组持续更新1/ 5
- 多组学整合持续更新1/ 5
Reproducible Practice
每一节都尽量留下清楚的分析脚印
BioF3 的内容建设优先补齐数据入口、分析脚本、结果图、参数说明和 AI 辅助排错提示。 目标不是让读者只看懂流程，而是能在自己的电脑或服务器上重新跑出结果。
公开数据入口可下载脚本结果图示例参数和版本记录