想學(xué)生信原理但是數(shù)學(xué)不好？不想看一串串公式也想明白各種分析的原理濒蒋？StatQuest會是一個非常不錯的選擇！
StatQuest: 該系列視頻是北卡羅來納大學(xué)教堂山分校制作的（相當(dāng)牛的學(xué)校了）把兔。視頻長度不長沪伙，基本上都是十幾分鐘，而且語速也不快县好，如果還是覺得有困難可以調(diào)整語速或打開字幕围橡，一般6級過了的人基本上都沒什么問題。視頻鏈接都是youtube上的（可能需要fq缕贡？）翁授。這是我看過的最好的視頻系列（沒有之一），主要是因為他把非常難懂的東西晾咪，用很簡單的例子讓你明白收擦。這是很不容易的（說“人話”，適合初學(xué)者看）谍倦。有的視頻看一遍就可以完全理解了塞赂，有的視頻（比如某個算法的例子）看兩遍也能理解個90%以上了。之前因為對于生信的原理沒有關(guān)注昼蛀，這個系列的視頻可以作為很好的入門教程來看宴猾。
“墻裂”推薦！叼旋！
這個系列的筆記我不打算用截屏+翻譯這樣的方式來記錄了仇哆，因為視頻里展示的PPT很多都是動畫，如果截屏的話要上百張的圖片夫植，有點本末倒置了税产。我認(rèn)為如果想學(xué)，就要自己親自去看一遍視頻（視頻又不長偷崩，十幾分鐘就當(dāng)消遣了，還練習(xí)了英語）撞羽。
推薦視頻：
以下推薦的視頻都是我親自看過的阐斜，而且最好按順序觀看，因為都是在前一個視頻的基礎(chǔ)上進(jìn)行講解的：
（1）初學(xué)者不理解RNA-seq測序到底是怎么測的诀紊？看文獻(xiàn)也找不到頭緒谒出？讀綜述太抽象？這個視頻講解的非常簡單明了：
StatQuest: A gentle introduction to RNA-seq
（2）是不是不太理解為什么RNA-seq里生物學(xué)重復(fù)比技術(shù)重復(fù)更重要？你知道生物學(xué)重復(fù)/技術(shù)重復(fù)/mix重復(fù)對結(jié)果的影響嗎笤喳？下面這個視頻用了很簡單的例子來解釋了這個困惑：
StatQuest: RNA-seq - the problem with technical replicates
（3）你也許知道RPKM, FPKM, TPM都是什么为居，但是你知道其中的計算過程嗎？也許你知道哪一個方法更好杀狡，但是你知道背后的原因么蒙畴？這里你只需10分鐘的時間就可以弄明白：
StatQuest: RPKM, FPKM and TPM, Clearly Explained!!!
（4）edgeR是一個很常用的RNA-seq分析軟件，但是你知道它是怎么進(jìn)行normalization的嗎呜象？你知道edgeR是如何計算scaling factor的嗎膳凝？可能很多教程里會用一大堆公式來說明，但是如果你數(shù)學(xué)不好（像我一樣）恭陡，估計看都看不下去蹬音。可是你又想了解一下怎么辦休玩？看視頻：
StatQuest: edgeR, part 1, Library Normalization
（5）同樣的著淆，DESeq2你肯定不陌生，但是你知道它是怎么normalize你的counts嗎拴疤？不用看很多很長的公式永部，你也可以理解其中的原理（這個視頻看一遍可能會跟不上，看個兩三遍就能明白了~）：
StatQuest: DESeq2, part 1, Library Normalization
（6）在我們分析RNA-seq或其他的測序數(shù)據(jù)過程里遥赚，經(jīng)常會看到p-value這個值扬舒。我們通常還會利用p-value挑選變化顯著的基因，比如p-value<0.05或者p-value<0.01凫佛。但是當(dāng)你說p<0.05/p<0.01代表變化很顯著的時候讲坎，你知道它真正的意思是什么嗎？一個10分鐘的小視頻為你解釋p-value到底是什么：
StatQuest: p-values: What they are and how to interpret them
（7）知道了p-value代表的真正含義以后愧薛，你知道p-value分幾種嗎晨炕？它是怎么被計算出來的呢？你知道p-value由哪幾個部分組成嗎毫炉？
StatQuest: How to calculate p-values
（8）學(xué)習(xí)了p-value以后瓮栗，這有一個新名詞（不新了，只是我不知道而已瞄勾。费奸。。）进陡，叫p-hacking愿阐。你了解什么是p-hacking嗎？知道它是怎么產(chǎn)生的嗎趾疚？p-hacking在我們的實驗分析中是很不好的缨历，那么如何避免它以蕴？
StatQuest: p-hacking: What it is and how to avoid it!
（9）上面學(xué)習(xí)了p-hacking以后，如何能減少假陽性的存在呢（事實不顯著辛孵，但是p<0.05）丛肮？FDR可以幫助我們做這件事情。
StatQuest: False Discovery Rates, FDR, clearly explained
以上的視頻筆記魄缚，我是用OneNote記錄的宝与，以下就是筆記內(nèi)容，有的視頻我只記錄了一兩句話鲜滩，有的視頻我就記錄的多一些伴鳖。想系統(tǒng)學(xué)習(xí)的同學(xué)還需要自己去看視頻。畢竟每人的知識點掌握的不一樣徙硅，我的查漏補(bǔ)缺不一定適合每個人榜聂。
