HANDBOOK

深度学习基础

连接张量、梯度与实验评价，不让模型训练成为黑箱。

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Linux for Bioinformatics

起步与文件系统

1. 建立一个安全的练习目录
2. 文件、目录与常用命令

文本流与工作环境

1. 管道、进程与环境
2. 写出能检查输入与错误的安全脚本

生物信息学基础

认识测序数据

1. 读懂一条 FASTQ 记录
2. 从 FASTQ 到表达矩阵

质量与解释

1. 怎样阅读质量控制报告
2. 建立可复现的生信项目

深度学习基础

一个最小模型

1. 自己写一个可运行的训练循环
2. 训练循环到底发生了什么

可信的评价

1. 过拟合、验证与评价
2. 按个体划分数据，避免预处理泄漏

ATAC-seq 分析入门

设计与数据处理

1. 实验设计、输入与质量控制
2. 从 FASTQ 到开放染色质峰

比较与解释

1. 共同区域、计数与差异可及性

Bulk RNA-seq 分析入门

设计与表达定量

1. 从实验设计到表达计数

统计与结果解释

1. DESeq2 的设计公式与比较
2. 质量检查、功能富集与解释边界

一个最小模型

1. 自己写一个可运行的训练循环
2. 训练循环到底发生了什么

可信的评价

1. 过拟合、验证与评价
2. 按个体划分数据，避免预处理泄漏