答案：以下是我推荐的几个生信分析自学教程：
1. The DataCamp Bioinformatics with Python Track: DataCamp是一个在线学习平台，提供许多生信分析自学教程。其中，Bioinformatics with Python Track是一个很好的选择，它包含了Python在生物信息学中的应用，例如基本的数据处理、序列分析、比对、可视化等。
2. Coursera Bioinformatics Specialization: 这是Coursera提供的一系列生物信息学课程，由加州大学圣地亚哥分校的Pavel Pevzner等教授主讲。该专项课程包括了从基础到高级的生物信息学技术，例如DNA测序、序列比对、组装、注释、RNA测序、蛋白质分析等。
3. Rosalind: Rosalind是一个免费的在线平台，提供了大量的生物信息学问题和挑战，可以帮助自学者练习他们的编程和算法技能。该平台涵盖了各种生物信息学技术，例如序列比对、基因组组装、蛋白质结构预测等。
解释：以上推荐的教程都有各自的优点和特点。DataCamp的教程适合初学者，因为它提供了很多基础的Python编程和数据处理技能，而且它的课程内容很实用，可以帮助学生在实际工作中应用生物信息学技术。Coursera的Bioinformatics Specialization适合那些想要系统学习生物信息学技术的人，因为它提供了从基础到高级的课程，涵盖了各种生物信息学技术。Rosalind平台则适合那些想要练习算法和编程技能的人，因为它提供了很多有趣的生物信息学问题和挑战，可以帮助学生提高他们的算法和编程技能。
拓展内容：除了以上推荐的教程，还有很多其他的生物信息学自学教程，例如：
1. Biostar Handbook: 这是一个在线的生物信息学自学教程，由Biostars社区的Istvan Albert编写。它提供了很多实用的技巧和工具，可以帮助学生应用生物信息学技术进行研究。
2. Bioinformatics Workbook: 这是由University of California, Davis提供的一系列生物信息学自学教程，包含了从基础到高级的生物信息学技术，例如基因组测序、比对、组装、注释、蛋白质分析等。
3. Practical Computing for Biologists: 这是一本由University of California, Berkeley的Steven Haddock和Casey Dunn编写的生物信息学自学教材，它介绍了生物信息学中常用的计算工具和编程语言，例如Unix、Python、R等。
选择适合自己的生物信息学自学教程很重要，可以帮助学生快速掌握生物信息学技术，提高他们的研究能力。
