生物信息學習的正確姿勢

NGS系列文章包括NGS基礎、在線繪圖、轉錄組分析?（Nature重磅綜述|關于RNA-seq你想知道的全在這）、ChIP-seq分析?（ChIP-seq基本分析流程）、單細胞測序分析?(重磅綜述：三萬字長文讀懂單細胞RNA測序分析的最佳實踐教程)、DNA甲基化分析、重測序分析、GEO數據挖掘（典型醫學設計實驗GEO數據分析 (step-by-step)）、批次效應處理等內容。

StatQuest是原北卡羅來納大學教堂山分校的Josh Starmer制作的一系列生信分析統計學習視頻，發布于YouTube，廣受好評。但因為YouTube限制國內用戶的訪問，觀看起來不方便，這里也感謝song-chao博士聯系Josh Starmer獲取了授權并上傳至B站，部分視頻還增加了中文字幕，更利于學習和理解。

從2020年2月起，Josh Starmer任創始人和CEO，全職制作StatQuest系列視頻，后續也會越來越豐富。

StatQuest - 統計基礎篇（中英字幕）

StatQuest - 直方圖 (Histograms, Clearly Explained) (中英字幕)_ StatQuest - 什么是統計分布？(What is a statistical distribution?)(中英字幕) StatQuest - 正態分布 (The Normal Distribution）(中英字幕) StatQuest - 統計基礎之總體參數 (中英字幕) StatQuest - 統計基礎之均值, 方差和標準差 (中英字幕) StatQuest - 協方差與相關性之協方差（Covariance and Correlation）(中英字幕) StatQuest - 協方差與相關性之相關性（Covariance and Correlation） StatQuest - 什么是統計模型？(What is a statistical model?）(中英字幕) StatQuest - 抽樣分布 (Sampling A Distribution）（中英字幕） StatQuest - 中心極限定理 (The Central Limit Theorem)（中英字幕） StatQuest - 技術重復和生物學重復 (Technical and Biological Replicates ）（中英字幕） StatQuest - 樣本容量和有效樣本容量 (Sample Size and Effective Sample Size ）（中英字幕） StatQuest - 標準偏差與標準誤差 (Standard Deviation vs Standard Error ）（中英字幕） StatQuest - 標準誤差 (The Standard Error）（中英字幕） StatQuest - 條形圖相較于餅圖是更好的選擇 (Bar Charts Are Better than Pie Charts ）（中英字幕） StatQuest - 清楚的理解箱圖 (Boxplots, Clearly Explained ）(中英字幕) StatQuest - 清楚的理解：對數轉換 (logarithms, clearly explained ）（中英字幕） StatQuest - R方(R-squared)（中英字幕） StatQuest - 置信區間 (Confidence Intervals）（中英字幕） StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕) StatQuest - 顯著性閾值 (Thresholds for Significance）(中英字幕) StatQuest - 如何選擇T檢驗？(Which t test to use?）（中英字幕） StatQuest - 單尾(側)還是雙尾(側) P值？(One or Two Tailed P-values）(中英字幕) StatQuest - 二項分布與檢驗 (The Binomial Distribution and Test）（中英字幕） StatQuest - 分位數和百分位數 (Quantiles and Percentiles）（中英字幕） StatQuest - 清晰解釋：Q-Q 圖 (Quantile-Quantile Plots）（中英字幕） StatQuest - 分位數標準化 (Quantile Normalization）（中英字幕） StatQuest - 概率與似然 (Probability vs Likelihood）（中英字幕） StatQuest - 清晰解釋：最大似然 (Maximum Likelihood, clearly explained!!）（中英字幕） StatQuest-指數分布的最大似然 (Maximum Likelihood for the Exponential Distribution）(中英字幕） StatQuest - 為什么除以 n 會低估了方差？(中英字幕) StatQuest - 二項分布的最大似然 (Maximum Likelihood for the Binomial Distribution)(中英字幕) StatQuest - 正態分布的最大似然 (Maximum Likelihood For the Normal Distribution）（中英字幕） StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds）（中英字幕） StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios)）（中英字幕）

StatQuest - 高通量測序篇

StatQuest - RNA-Seq 簡介（A introduction to RNA-seq）（中英字幕） StatQuest - ChIP-Seq 簡介（A gentle introduction to ChIP-Seq） StatQuest - PCA中的主要概念（PCA main ideas）（中英字幕） StatQuest -主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）-2015版 StatQuest - 主成分分析（PCA)（中英字幕） StatQuest - PCA 的一些技巧 (Practical Tips)（中英字幕） StatQuest - R實現主成分分析 (中英字幕) StatQuest - Python中實現主成分分析（PCA in Python） StatQuest - RPKM, FPKM and TPM StatQuest - MDS and PCoA StatQuest - R中實現MDS and PCoA（MDS and PCoA in R） StatQuest_ t-SNE（中英字幕） StatQuest -關于熱圖的思考和解釋（Heatmaps - considerations for drawing and interpreting） StatQuest - 層次聚類（Hierarchical Clustering） StatQuest - K均值聚類（K-means clustering） StatQuest - DESeq2 文庫標準化 (DESeq2 - Library Normalization)（中英字幕） StatQuest - edgeR 文庫標準化 (edgeR - Library Normalization)（中英字幕） StatQuest -edgeR 和 DESeq2 之 Independent Filtering StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕) StatQuest - FDR and the Benjamini-Hochberg Method StatQuest -用Fisher's Exact Test 和超幾何分布進行富集分析（Enrichment Analysis） StatQuest - RNA-Seq中的技術重復問題（the problem with technical replicates）（中英字幕） StatQuest - 線性模型之設計矩陣（Linear Models - Design Matrices） StatQuest - 清楚的理解：對數轉換 (logarithms, clearly explained ）（中英字幕） StatQuest - 線性模型之線性回歸 - P1（Linear Models - Linear Regression） StatQuest - R中實現線性回歸（中英字幕） StatQuest - 線性模型之t檢驗與單因素方差分析（Linear Models - t-tests and ANOVA） StatQuest -線性模型之設計矩陣R實例（Linear Models - Design Matrix Examples in R）

StatQuest - 線性模型篇

StatQuest - 擬合線到數據上（最小二乘法）（Fitting a line to data）（中英字幕） StatQuest - 線性模型之線性回歸 - P1（Linear Models - Linear Regression） StatQuest - R中實現線性回歸（中英字幕） StatQuest - 線性模型之多重回歸（Linear Models - Multiple Regression） StatQuest - R中實現多重回歸 (中英字幕) StatQuest - 線性模型之t檢驗與單因素方差分析（Linear Models - t-tests and ANOVA） StatQuest - 線性模型之設計矩陣（Linear Models - Design Matrices） StatQuest -線性模型之設計矩陣R實例（Linear Models - Design Matrix Examples in R） StatQuest - P值 (P-value) (中英字幕) StatQuest - R方(R-squared)（中英字幕） StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds）（中英字幕） StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios)）（中英字幕） StatQuest - 邏輯回歸（Logistic Regression） StatQuest - 邏輯回歸詳解之系數（Logistic Regression Details - Coefficients） StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值（Logistic Regression Details - R-squared and p-value） StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然（Logistic Regression Details - Maximum Likelihood） StatQuest - 邏輯回歸R實例（Logistic Regression in R） StatQuest - 飽和模型和偏常（Saturated Models and Deviance） StatQuest - 偏常殘差（Deviance Residuals）

StatQuest - 機器學習篇

StatQuest - 機器學習基礎簡介 (中英字幕) StatQuest - 機器學習——交叉驗證（中英字幕） StatQuest - 機器學習—混淆矩陣(Confusion Matrix)（中英字幕） StatQuest - 機器學習基礎——敏感度和特異性 StatQuest - 機器學習基礎—偏差和方差（Bias and Variance） StatQuest -ROC 和 AUC StatQuest - ROC 和ACU 的 R 實例 StatQuest - 擬合線到數據上（Fitting a line to data） StatQuest - 比率和比率對數 (Odds and log Odds）（中英字幕） StatQuest - 比率比和比率比對數 (Odds Ratios and Log(Odds Ratios)）（中英字幕） StatQuest - 邏輯回歸（Logistic Regression） StatQuest - 邏輯回歸詳解之系數（Logistic Regression Details - Coefficients） StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值（Logistic Regression Details - R-squared and p-value） StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然（Logistic Regression Details - Maximum Likelihood） StatQuest - 邏輯回歸R實例（Logistic Regression in R） StatQuest - 飽和模型和偏常（Saturated Models and Deviance） StatQuest - 偏常殘差（Deviance Residuals） StatQuest - 規 (正) 則化之嶺回歸 (Ridge Regression) StatQuest - 規 (正) 則化之 Lasso 回歸 StatQuest - 正則化之彈性網絡回歸 (Elastic Net Regression) StatQuest - R 中實現正則、Lasso和彈性網絡回歸 StatQuest - 線性判別分析（LDA） StatQuest - 主成分分析（PCA)（中英字幕） StatQuest - PCA中的主要概念（PCA main ideas）（中英字幕） StatQuest - PCA 的一些技巧 (Practical Tips) StatQuest - R實現主成分分析 (中英字幕) StatQuest - Python中實現主成分分析（PCA in Python） StatQuest - MDS and PCoA StatQuest - R中實現MDS and PCoA（MDS and PCoA in R） StatQuest_ t-SNE（中英字幕） StatQuest - 層次聚類（Hierarchical Clustering） StatQuest - K均值聚類（K-means clustering） StatQuest - 機器學習—— K 鄰近法 StatQuest - 決策樹（Decision Trees） StatQuest - 決策樹—特征選擇和缺失值（Feature Selection and Missing Data） StatQuest - 回歸樹 （Regression Trees） StatQuest - 如何修剪回歸樹？（How to Prune Regression Trees） StatQuest - 隨機森林的建立、應用和評估 StatQuest - R中實現隨機森林 StatQuest - 梯度下降法 （Gradient Descent） StatQuest - 隨機梯度下降法（Stochastic Gradient Descent） StatQuest - 支持向量機（Support Vector Machines） StatQuest - 支持向量機之多項式核 (SVM-The Polynomical Kernel) StatQuest - 支持向量機之 RBF 核（SVM-The Radial Kernel） StatQuest - 機器學習—自適應增強法（Adaptive Boost） StatQuest - Gradient Boost的主要回歸思想 StatQuest - Gradient Boost之回歸詳解 StatQuest - Gradient Boost中的分類概念 StatQuest - Gradient Boost之分類詳解 StatQuest - 擬合曲線到數據上——lowess 和 loess StatQuest -主成分分析（Principal Component Analysis (PCA)）-2015

StatQuest - 邏輯回歸篇

StatQuest - 邏輯回歸（Logistic Regression） StatQuest - 邏輯回歸詳解之系數（Logistic Regression Details - Coefficients） StatQuest -邏輯回歸詳解之最大似然（Logistic Regression Details - Maximum Likelihood） StatQuest -邏輯回歸詳解之R方和P值（Logistic Regression Details - R-squared and p-value） StatQuest - 邏輯回歸R實例（Logistic Regression in R） StatQuest - 飽和模型和偏常（Saturated Models and Deviance）

Youtube鏈接：https://www.youtube.com/channel/UCtYLUTtgS3k1Fg4y5tAhLbw

B站鏈接：https://space.bilibili.com/257347536（點擊閱讀原文直達）

知乎介紹：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85307437

Hi! I’m Josh Starmer and welcome to StatQuest! StatQuest started out as an attempt to explain statistics to my former co-workers – who were all genetics researchers at UNC-Chapel Hill. They did amazing experiments, but they didn’t always know what to do with the data they generated. That was my job. But I wanted them to understand that what I did wasn’t magic – it was actually quite simple. It only seemed hard because it was wrapped up in confusing terminology and typically communicated using equations. I found that if I stripped away the terminology and communicated the concepts using pictures, it became easy to understand.

Over time I made more and more StatQuests and now it’s my passion on YouTube.

What people are saying about StatQuest!!!

“StatQuest is by far my favorite resource because of the extremely clever delivery of the content (and not to mention the awesome song introductions!)” – Lara Ozkan, winner of the Yale Science and Engineering Award

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的在B站学习大名鼎鼎的StatQuest 系列统计和生信分析视频（中文字幕）- 也见证助理教授到创业者的华丽转身...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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