什麼是Bioconductor?
簡單來說，Bioconductor是一個含有936個R語言packeges的開源軟體平台，開始與2001年，其原始開發團隊由Robert Gentlemen領軍，由美國的Fred Hutchinson Cancer Research center領頭發展，成立的目的是為了提供高通量基因體學研究資料更好的分析工具，相對於R的發展開源且沒有任何資金贊助，bioconductor其實是一個有接受NIH資助的計畫，目的便是發展直接處理高通量資料的工具。
所以假如你是一個生物領域的研究人員，那麼一定不能不知道它，雖然目前市面上有很多商業軟體，但此工具通常會有最新資料處理的工具，像最近火紅的NGS資料，就常常需要依靠它。
我們可以利用Bioconductor裡面的packages做什麼？
在今年的Nature Methods (2015). Orchestrating high-throughput genomic analysis with Bioconductor.這篇文章裡有非常詳盡的介紹，關於其中可以使用的套件以及緣起，基本上來說，Bioconductor裡頭的packages可以處理從Microarray、Image Analysis、Flow Cytometry、ChIPSeq、Gene Annotation、multiassay QC、NGS….。
該如何下手？
Bioconductor本身有個網站Bioconductor.org，裡面有非常豐富的學習資源，基本上，裡頭的package質量都非常的好，但反而因此會讓人無從下手。這邊分享網站裡面一些不錯的地方，可以找到比較快速上手的資料和資源，減少一開始在大海裡面撈針所花費的時間。
在這個頁面下，可以快速看到整個Bioconductor中packages的分類，主要分成三種類型：Software, AnnotationData, ExperimentData。
Software，主要是各種執行分析生物資料的軟體，內容遍佈用來處理各種生物資料的工具、針對高通量數據的統計方法、特定實驗儀器數據的數入等。
AnnotationData，第二大宗的軟體包，裡頭包含各式各樣的資料庫相關工具包、各式基因陣列基因的探針資料等、Gene Ontology、BioGrid、KEGG、Reactome、Ensembl、NCBI等幫忙串接重要網站資料庫API所使用的工具。
ExperimentData，包含特定物種或是實驗的資料，上傳到Bioconductor上讓大家可以使用。
第二個頁面：Courses
這個頁面是對於初學者受用頗大的地方，有每年跟Bioconductor相關工作坊的簡報，像是BioC年會、CSAMA（ Statistical Data Analysis for Genome-Scale Biology ）會議，裡頭的講者都是這領域的領導者，所以可以很快吸收到近幾年重要的相關知識。
這個頁面是有一點使用Bioconductor相關軟體包使用和基因序列資料分析專案經驗的人可以快速複習，還有可以用來觀摩大師級的人物是如何分析的，提供一整個分析流程中，所使用到的軟體包，因為是依據每個人的習慣，所以多少需要閱讀者一些基本知識，才能判斷說哪個流程，適不適用在自己的資料分析上，因為通常無法整個流程套用下來，但能因此獲得很多整合性的知識。
Book
1. Bioconductor Cases Study,2008
2. Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor,2005,Springer
3. Bioconductor: An Introduction to Core Technologies, 2016, Leanpub
Online Material
1.PH525x series – Biomedical Data Science link
2.Bioconductor for Genomic Data Science link
我們的基因體時代 Our "Gene"ration 