生物信息系列课程
2017.02.10,专题3:16S/ITS实验设计基本原则和模板;课件    模板
2017.01.13,专题2:宏基因组-16S/ITS数据可视化方案;下载目录/170113_Rplot
2017.01.05,专题1:转录组与表观组学数据的分析思路和结果可视化;下载目录/170105_Epi

计算生物学系列课程
2017.01.20,专题2:熵、信息论-香农熵原理及在微生物多样性分析中应用;下载目录/170120Entropy
2017.01.05,专题1:马尔可夫模型及隐马尔可夫算法原理及应用;下载目录bailab:/mnt/bai/public/learn/170105HMM

2017.02.10,中国科学院-英国约翰英纳斯中心植物和微生物科学联合研究下发《CAS-JIC中心CEPAMS研究行为准则》,请研究组每位成员认真阅读,严格遵守。 点击下载PDF

2017.01.13,推荐观看哈佛Biovision的Inner life of cell 系列3D视频:音乐预览版  英文解说版  中文解说版  线粒体  蛋白折叠


2017.01.01,微生物生态学统计分析教程网站,数据分析进阶,多方法比较,假设检验、可视化、环境因素分析等《Guide to statistical analysis in microbial ecology》。http://mb3is.megx.net/gustame

2016.12.16,微生物组学课程 -- Coursera 科罗拉多大学波德分校,Rob Knight主讲《Gut Check: Exploring Your Microbiome》。 https://www.coursera.org/learn/microbiome

2016.12.01,应用生物信息学基础,基于iPythonNote开发的在线或本地交互教程,python写手绝对喜欢《An Introduction to Applied Bioinformatics》。 http://readiab.org/

2016.11.16,体育教学系列片 -- 《打好乒乓球》,共17小时课程,CCTV5播过,共分50集,每集具体内容见内容简介
01  02  03   04  05  06   07  08  09  
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2016.11.01,体育教学系列片 -- 《陈伟华羽毛球实用技术》,共5小时课程,共分55集。陈伟华,八一队教练,林丹启蒙教练。
01如何选择适合自己的羽毛球拍   02如何选择羽毛球运动服装
03发球技术(一)正手发高远球   04(二)正手发网前球   05(三)反拍发球
06准备活动
07后场技术(一)高球动作要领   08(二)平高球、高远球   09(三)正手吊直线球、斜线球   10(四)滑板吊球   11(五)原地定点杀球   12(六)移动起跳杀球   13(七)反拍球
14前场技术(一)正手搓球   15(二)反拍搓球   16(三)网前推球   17(四)网前挑球   18(五)勾对角   19(六)扑球   20(七)前场技术辅助练习
21中场技术(一)正手接杀球   22(二)反拍接杀球   23(三)抽挡   24(四)封网
25步法练习(一)基本步法(1)   26(二)基本步法(2)   27(三)步法组合练习   28(四)步法辅助练习(1)   29(五)步法辅助练习(2)
30球感练习
31球路练习(一)杀上网   32(二)吊上网   33(三)吊杀上网   34(四)后场二点控四点   35(五)前场二点控四点   36(六)对高吊   37(七)对高杀   38(八)攻防练习   39(九)控反控练习   40(十)二一式
41运动后放松整理
42战术练习(一)发球抢攻   43(二)接发球抢攻   44(三)拉吊   45(四)拉吊突击   46(五)拉杀   47(六)吊杀上网
48趣味辅助练习
49双打技术(一)双打进攻、防守站位   50(二)双打发接发站位   51(三)双打进攻   52(四)双打防守   53(五)双打轮换   54(六)发接发抢攻   55(七)混双

2016.10.16,写作课程 - Stanford University 《Writing in the Sciences》, https://lagunita.stanford.edu/courses/Medicine/SciWrite-SP/SelfPaced/about

2016.10.01,统计课程 - Stanford University 《Statistics in Medicine》。https://lagunita.stanford.edu/courses/Medicine/MedStats-SP/SelfPaced/about

2016.09.16,序列比对、聚类软件Usearch,推荐阅读全部帮助文档,重点包括UPPARSE、OTU、Taxonomy等。 http://www.drive5.com/usearch

2016.09.01,微生物生态分析软件QIIME,重点学习教程中的16S和ITS分析流程及原理(Tutorials),推荐阅读每个脚本的功能(Scripts)。 http://qiime.org

2016.08.16,R教程推荐 -- Coursera 约翰霍普金斯大学《R语言编程》。 https://www.coursera.org/learn/r-programming

2016.08.01,Python教程推荐 -- Coursera 密歇根大学《大家的编程 (Python 入门)》。 https://www.coursera.org/learn/python

2016.07.16,文献PDF全文下载网站SCIHub。 http://www.sci-hub.cc

2016.07.01,代理软件Lantern ,访问Google Scholar更稳定,支持Windows、Mac、Ubuntu和Android。 https://www.getlantern.org/

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