资源介绍
视频数量：52个
总时长：8小时15分
课程介绍：
生物信息学AI提示工程实战课
刚入行的研究生可能都有过这种经历：面对一篇满是专业术语的基因组学论文，看了两页就头皮发麻；导师丢过来一堆RNA-seq数据，让你设计分析流程，你对着屏幕发呆不知道从哪下手；好不容易写完论文初稿，导师一句“逻辑不通”又打了回来。这种时候你会想，要是有个24小时在线的专家能随时请教就好了。
现在AI工具确实可以扮演这个角色，但很多人发现，问同样的问题给ChatGPT，别人能得到可以直接用的代码和详细的实验建议，你却只能收到一堆正确的废话。问题不在AI，而在于你怎么问。这个课程要教的就是这件事：怎么跟AI说话，它才能真正帮你搞定生物信息学里的那些活儿。
课程时长八个小时出头，总共五十二个视频，从最基础的概念讲起，一直讲到怎么把AI变成你的专属科研助理。哪怕你之前完全没接触过提示工程，也能跟着从头学起。
开头几章先把地基打牢。你会搞清楚生成式AI到底是什么、大语言模型是怎么工作的、为什么AI能读懂DNA序列和蛋白质结构这些生物学语言。这些内容听起来偏理论，但老师讲得很实在，没有那些云里雾里的概念堆砌。接着会聊到一个关键问题：AI在科研场景下有哪些局限性，什么时候压根不该用它。这个部分很重要，因为太多人盲目相信AI输出，结果闹出笑话甚至影响研究结论。
然后进入最核心的内容：提示工程的技巧。这部分不是泛泛讲什么“提问要清晰”这种废话，而是针对科研任务量身定制的方法。比如基于角色的提示技巧，告诉AI“你是一位专注基因组学的生物信息学专家”，它输出的内容马上就不一样了，专业深度和表达方式立刻上一个档次。上下文注入是另一个重点，你得学会怎么把自己的数据背景、研究目标、实验条件喂给AI，它才能给出真正有用的回答，而不是那种放之四海而皆准的废话。课程还会专门讲怎么避免AI在生物学领域胡编乱造，也就是所谓的“幻觉”问题，以及怎么用调试框架逐步优化你的提示词。
到了文献和论文这块儿，课程直接切入实操。你会学到怎么让AI帮你快速读完一篇论文、怎么从方法学里提取关键信息、怎么对比多篇文献找出差异。更实用的是，课程会演示怎么让AI帮你识别研究空白，这对写基金申请书和开题报告特别有帮助。还有怎么把论文内容转化成可以直接用的PPT演示文稿，这个技能在组会汇报的时候特别管用。
设计生物信息学分析流程是很多同学的痛点。课程会带你从零开始，用提示工程设计NGS分析管线、RNA-seq工作流、变异检测流程、宏基因组分析方案。你会学到怎么让AI帮你比较BWA和Bowtie这类工具的优劣，怎么把实验设计转成可执行的代码流程，甚至怎么生成可视化的流程图。这部分内容特别适合需要设计课题方案的研究生和需要设计教学案例的老师。
编程部分可能是最受欢迎的环节。老师会手把手演示怎么用提示词生成Python脚本和R代码，帮你处理DESeq2这类生物信息学分析。写Bash管道、调试报错、优化代码性能这些实际工作中会遇到的问题，课程里都有对应的处理方法。更重要的是，老师会教你怎么让AI帮你写可复现的分析代码，这对后续的论文复现和实验室交接特别关键。
数据分析和论文写作是最后的大板块。你会学到怎么让AI帮你解读PCA结果、聚类分析和热图的生物学意义，怎么写规范的图表说明，怎么把分析结果转成论文里的文字表述。从摘要、引言到完整的论文框架，课程都会演示怎么用AI辅助但保持你自己的科学思维和表达风格。这个部分特别适合正在写毕业论文或投稿的研究生。
最后几章涉及一些进阶策略。多步提示的设计方法、怎么建立个人的提示词库、怎么把AI真正用成科研助手而不是玩具。课程还会探讨怎么让AI帮你生成研究假说，以及AI在计算生物学领域的未来走向。
这门课适合的人很具体：生物信息学、基因组学、计算生物学相关专业的在读研究生和博士生；实验室里需要处理高通量数据的科研人员；正在备课或带实验课的生物信息学教师；以及对AI辅助科研感兴趣、想提升研究效率的生物科研工作者。不适合完全没有生物学背景的纯AI工程师，也不适合已经有丰富提示工程经验的人。
学完这门课之后，你再面对RNA-seq数据分析、论文写作、设计实验方案这些任务时，不会再对着空白文档发呆。你会知道怎么利用AI工具提升效率，但更重要的是，你会清楚什么时候该用它、什么时候不该用，怎么验证它的输出，怎么把AI变成真正的科研助力而不是添乱的玩具。