转眼间生信星球的7天学习小组已经结束了，不知不觉自己的技能点up很多，现在算是对生信有了初步的认知，也是迈出了“干湿”结合的第一步，当然对于生信如此庞大的知识体系来说，可谓“路漫漫其修远兮”，未来还要多学多看，多用多想，争取点亮更多的技能点！

作为7天的学习收获也都总结在简书：

DAY1--学习平台：准备工作

DAY2--初识服务器：linux的入门

DAY3--linux环境下的软件安装

DAY4--R语言基础

DAY5--数据结构

DAY6--R包的学习

DAY7--测序知识的简单了解

真的感谢生信星球的豆豆花花老师的指导！同时也让我认识并习惯了简书的记录与分享！

写这篇感言的时候，又重新回顾了这一周来自己的学习记录，感觉有了些新的认识，以后有时间我希望自己能不断补充自己的学习记录，也算个见证！

简单的总结：

1.为了方便这周的学习，第1天的内容主要围绕高级搜索引擎的熟悉，学习方法的培养，高效软件的安装，Markdown格式的学习等四个方面进行，算是为接下来的学习节省时间，同样这些方法也更是为日后长期学习提供了便捷，未来也会进一步尝试，尤其在这样信息爆炸的时代，学习及分享的资源也越来越多，像生信星球、生新技能树、生信菜鸟团等这样优秀的公众号更是提供了全栈式生信技能的总结与分享，也希望自己未来的学习可以坚持下来。

2.作为生信分析常用的几大工具，linux绝对是不可或缺的，因为各种教程尤其上游的分析，linux总是被pick较多的，可能是因为大量相关软件是在linux环境下运行的，也是对对大量数据分析时配置的补充与解决办法，毕竟自己电脑的配置经常不足以完成更多数据的分析，语法及指令的初步学习，对日后进阶更有帮助！

3.基于linux的软件的安装，算是迈出了生物信息分析的第一步，毕竟linux是一个操作系统，并不是为了生信单独开发的，所以linux在某种程度上就像是windows、Mac OS一样，真正发挥作用的是内置安装的软件，软件的安装与使用就像是学语言，总是有规律的，说到底是学了一种规律，然后去不断应用，在应用中总结不同的软件或方法具体的规律。

4.linux的学习，毕竟还是在终端连接服务器后开始应用，而对于我这种初学者来说日常更常用的可能是在自己电脑上就可应用的R语言，R语言从诞生到生态已经日渐完善的今天，在统计及数据分析领域已经占据一席之地，而对于生信分析而言，R语言的可视化生态更是可以使我们的研究成果更直观的展现，有时还可提升自己结果档次。R作为生信几大件，无论是数据整理还是可视化都是优秀的，但是同样的软件不同的人使用的效果是不同，这需要足够的理解与经验，大神手中的R和新手的R简直无法比拟，所以R需要多学多练多用，尤其是可视化部分！第4天的学习就是围绕R的初步认知进行的，为后续学习使用提供基础！

5.R语言的数据结构，这是前一天内容的进一步扩展，R语言的数据结构也可以说是R语言的语法结构的构成之一，也是我这种新手经常踩坑的地方，在参加学习之前我是简单用过R的，不过主要集中于跑别人的代码，报错就是噩梦，这次从头的学习基础突然想明白了很多之前的错误与不规范，所以对于进一步学习R，基础知识的掌握是必要的，千万别想一口吃成个胖子！牢记基本数据类型！

6.R语言的数据结构了解后，基本就能总结出R语言的语法结构，以函数“函数()”为核心的结构。单单的函数是不够的，这时R包的作用就凸现出，R包个人理解就是函数的集合，就像linux中的软件是功能的集合，R包也是R语言中某些功能的集合，以后主要使用的可视化及分析也是基于R包实现的，基本的安装和加载学习后，以后就可以根据规律不断接触学习更多的功能R包。习惯使用帮助文档！

7.最后，生信日常使用两大件入门后，还需要一些基础背景知识，测序数据个人感觉是未来对数据理解的基础，不管是NGS组学还是测序数据的含义的理解都是建立在测序基础知识之上的，但毕竟不是专业从业者，学习生信也是为了更偏向实际使用，所以理解即可，日后有实际需求可以继续完善。

回顾后，觉得还是收获满满！未来还要zai