推荐和免费分享基本生物信息学基础相关的书籍。
Mastering Python for Bioinformatics
推荐理由：
R和Linux学习门槛很低，也许能让你入门生物信息，但系统掌握一门编程语言，是必不可少的。通用性、简单性、发展趋势和社区成熟度等综合考虑，自然首选Python。市面上Python书籍视频一大把，但很少有专门针对生物信息应用编写的。《Mastering Python for Bioinformatics》这本书出版于2021年，相对是比较新的。
最关键的是，该书配套了对应的代码库：https://github.com/kyclark/biofx_python。
因此，你只需花点时间将书对照代码库敲一遍，理解理解，Python和生信入门不在话下。
Plant Bioinformatics
推荐理由：
该书是Springer Protocols系列Methods and Protocols的丛书之一，2022年已经更新到第三版。SpringerProtocols 是生命科学领域最大的协议资源，拥有超过 58,000 份久经考验的参考文献。该系列中的所有协议均以久经考验的格式编写，受到实验室研究人员的赞扬，包括材料清单、分步说明和故障排除建议。既然是实验室指南（Protocols），自然编写规范和细致。而且，该书主编为西澳大利亚大学教授David Edwards，是植物基因组领域的核心人物。因此，若要系统了解植物的生物信息，可读此书。当然书中内容是紧紧围绕编辑的研究工作来写的，包括了数据库、编程、泛基因组、注释、RNAseq等，内容会比较泛。
Comparative Genomics
推荐理由：
该书同样是Springer Protocols系列丛书之一。虽然是2018年出版，但鉴于最近几年比较基因组学领域的主流理论和方法没有发生太大的变化，大部分内容仍然可作为参考。
Bioinformatics with Python Cookbook
此书为第二版，旨在帮助从业人员学习如何使用现代Python生信库和应用程序来研究系统生物学前沿知识。
Bioinformatics Data Skills
生信分析较为经典的书。大多数的生物信息学教材关注算法和理论，该书则采用一种令人耳目一新的实践方法，全面介绍了在基因组信息学中促进可重复研究的技术、工具和最佳实践。其实际操作方法非常适合研究生、博士后、教授和生信爱好者。
Bioinformatics for High Throughput Sequencing
本书目的是汇集高通量测序数据分析的基本要点。
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