项目名称

Community-curated gists for various bioinformatics data analysis tasks (e.g. Shell, R, Python, and others).

仓库地址

https://github.com/openbiox/openbiox-gists

谁可以贡献

所有人（特别是想申请加入 openbiox 组织的）

主要目的

有很多比较有用的代码片段，目前还分散在各个软件文档/源代码/公众号推送教程当中。如果没有被系统的整理和分类，将非常不利于这些代码的重复利用和质量评估。

这个项目主要是想通过社区来收集生物信息学数据分析或者工具开发中常用的一些代码片段，这些片段包括但不限于 shell 命令，R/Python 命令和函数、C/C++/Java函数、workflow 语言处理函数、各种配置文件。

目录结构

src/bio/dnaseq:
total 0
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:34 atacseq
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:34 chipseq
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:34 wes
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:34 wgs

src/bio/rnaseq:
total 0
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:35 expression
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:36 immunity
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:36 microbiome
drwxr-xr-x 2 apple staff 64B Apr 28 10:35 splicing

src 目录下根据测序数据的生物学来源/测序方法进行划分，而后再根据数据分析的具体方向进行细分，代码片段可以是源代码文件、markdown/R markdown、Juptyer notebook。

或者也可以按相同处理步骤进行划分，如质量控制、序列比对等等。

Go（又称Golang）是 Google 开发的一种静态强类型、编译型、并发型，并具有垃圾回收功能的编程语言。

参考项目： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code

开展形式： 利用 100 天的业余时间（每天不少于半个小时），学习并扩展 Golang 基础知识和网页编程相关实例。最终，独立完成一个开源 Golang 包/程序的设计和开发（网页编程方向）。

GitHub 仓库： https://github.com/openbiox/golang-100-days