关于本项目
为什么要做这个知识库
Section titled “为什么要做这个知识库”想象一位刚进入生物信息学领域的研究生。她手头有测序数据，知道要用 BWA 做比对、用 GATK 做变异检测，但常常遇到这样的困惑：
- 当 BWA 的比对结果出现偏差时，她不知道是该调整参数还是换用其他工具；
- 当她读到一篇新论文提出的改进算法时，无法判断这个方法与现有方法的本质区别；
- 当她想设计一个新的分析流程时，不确定哪些步骤是算法核心、哪些只是工程实现。
这些困惑的根源是一样的：对底层算法原理的理解不足。
许多生物信息学教材和实践指南存在两个极端：要么只讲工具使用（“按这个按钮得到那个结果”），要么深入数学证明而缺乏与生物学问题的连接。BioInfo Wiki 尝试走第三条路：以问题为起点，以算法思想为主线，把生物学动机、计算模型和实际工具串成可连续阅读的知识脉络。
知识组织的核心思想
Section titled “知识组织的核心思想”从问题出发，而非从工具出发
Section titled “从问题出发，而非从工具出发”我们不从”BWA 怎么用”开始，而是先问”为什么需要序列比对”、“比对问题的计算本质是什么”、“不同的比对策略在什么假设下成立”。理解了这些，工具的选择和参数调整就是自然推导的结果。
建立知识之间的连接
Section titled “建立知识之间的连接”生物信息学的知识不是孤立的点。动态规划既用于序列比对，也用于 RNA 结构预测；图模型既用于基因组组装，也用于系统发育推断。Wiki 的结构设计强调这种横向连接，让读者能在不同主题间建立关联。
保持开放与可扩展
Section titled “保持开放与可扩展”这不是一本”完成”的教科书。生物信息学在快速发展，新的测序技术、新的算法思想、新的生物学问题持续涌现。开源协作机制允许知识库随领域发展而演进。
内容覆盖范围
Section titled “内容覆盖范围”当前阶段优先建设的知识板块：
| 层级 | 内容 | 示例 |
|---|---|---|
| 对象层 | 生物学基础对象与数据表示 | reads、参考基因组、注释、文件格式 |
| 模型层 | 抽象计算模型 | 字符串、图、动态规划、概率模型 |
| 算法层 | 核心算法方法 | 比对、组装、索引、基因预测、系统发育 |
| 流程层 | 实际分析工作流 | DNA-seq、RNA-seq、宏基因组 |
| 资源层 | 数据资源与工具映射 | 数据库、版本选择、工具原理解析 |
明确不做的事
Section titled “明确不做的事”为了保持质量和一致性，以下类型的内容暂不纳入：
- 工具操作手册：具体的安装步骤、参数列表、命令行示例（这些更适合工具官方文档）；
- 领域全覆盖：生物信息学分支众多，第一阶段聚焦核心算法和主流分析流程；
- 纯百科词条：不追求术语定义的完整堆砌，而强调概念之间的关系和解决问题的思路。
如何使用本知识库
Section titled “如何使用本知识库”如果你是初学者
Section titled “如果你是初学者”建议从学习路线开始，先建立整体知识地图，再按需深入具体主题。重点不是记住所有算法细节，而是理解为什么需要这些方法、它们解决什么类型的问题。
如果你有特定问题
Section titled “如果你有特定问题”可以通过目录或搜索定位到相关页面。每个主题页面尽量提供：
- 问题背景与生物学动机
- 核心算法思想
- 与工具或流程的连接
- 前置知识和延伸阅读
如果你想贡献内容
Section titled “如果你想贡献内容”- 对现有页面的补充和完善
- 新的知识点页面（特别是填补知识网络中的空白）
- 图示、示例和交叉链接的改进
BioInfo Wiki 希望成为：
- 中文社区可持续维护的生物信息学知识入口——不仅提供信息，更提供结构化的知识组织；
- 教材、课程、论文和实际工具之间的桥梁——帮助读者在不同知识形态间切换；
- 协作进化的知识网络——随着领域发展持续更新，而非静态出版物。
参考资料与致谢
Section titled “参考资料与致谢”本知识库的组织和写作风格参考了以下经典教材：
- Jones, N. C., & Pevzner, P. A. (2004). An Introduction to Bioinformatics Algorithms. MIT Press.
- Durbin, R., Eddy, S., Krogh, A., & Mitchison, G. (1998). Biological Sequence Analysis. Cambridge University Press.
- Cormen, T. H., et al. (2022). Introduction to Algorithms (4th ed.). MIT Press.
组织方式借鉴 OI Wiki 的模式：用清晰的层级结构串起知识点，用社区协作机制持续积累内容。