1. 在线课程： - Coursera上的"Machine Learning for Biologists"：这个课程是由Johns Hopkins University提供的，适合对机器学习和生物信息学有兴趣的初学者。 - edX上的"Computational Biology"：这个课程由Harvard University提供，涵盖了生物学、计算和统计等多个领域的内容。 2. 书籍： - "Machine Learning: A Probabilistic Perspective"：这本书由Kevin P. Murphy撰写，提供了从概率视角理解机器学习的全面指南。 - "Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids"：这本书由Richard Durbin, Sean Eddy, Anders Krogh和Graeme Mitchison合著，详细介绍了如何使用概率模型来分析生物序列。 3. 网站和博客： - Machine Learning Mastery：这个网站提供了大量关于机器学习的文章和教程，包括在生物研究中的应用。 - Open Bioinformatics Foundation：这是一个非盈利组织，致力于推广开源的生物信息学软件和数据。 4. 论文： - Nature Methods上的一系列文章：Nature Methods杂志上发表了一系列关于机器学习在生物研究中应用的文章，是深入了解该领域最新进展的好资源。 5. 工具和库： - scikit-learn：这是一个Python库，包含了多种机器学习算法，被广泛应用于生物信息学研究。 - TensorFlow：这是Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。 以上就是一些学习机器学习在生物研究中应用的学习资源推荐，希望对你有所帮助。