【原】生信技巧第3课-请你务必学好R语言

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视频讲解-R爬取生信软件列表到思维导图

本期视频，学会R语言，方便你我他~~~

• 为什么需要学习R语言呢？

• 可能是想画一个热图

• 或是想做GEO芯片数据分析

• 也可以说是各种统计分析（比如生存分析，差异分析，lasso回归）

• 各种搜索渠道

• https://biotree.ke.qq.com/

• http://study.163.com/

• 百度云资料

• 入门书籍：https://mp.weixin.qq.com/s/Gks3ogPPpsagocxjeBp8dQ

• 了解并安装R

• 安装包 install.packages(" xxxxxx ") 

• 加载包 library( xxxxx ) 

• 查看包的帮助文档help("xxxxx") 或?xxxxx 

• 获取当前工作区间getwd() 更改工作区间

• setwd( "xxxxxx") 

• 清除当前对象rm() 

• 安装包你一定会遇到错误，请参考： R包终极解决方案！(http://www./thread-144-1-1.html) 

• R的包（package）(http://www./579.html)

• 下载R语言的软件: https://cran./bin/windows/base/

• 下载Rstudio这个R编辑器: https://www./products/rstudio/download/

• 安装一些必要的包，了解CRAN和bioconductor

• 理解R语言与Excel表格在数据处理的异同点

• 重中之重！！！

• 明白R中的变量

• 向量和因子：向量特简单,没什么好说的，因子太复杂了，我说不清楚，你们慢慢理解。

• 数据框：就像我们的表格,第一行就是每一列的名字,我们称之为字段,或者变量名。那么对应每列下面的数据就叫做记录或者观测。用data.frame( 字段1,字段2,…. )创建 )

• 列表：与数据框类似,区别就是每一列向量类型和长度可以不一致。用list( 字段1, 字段2,….. )创建

• 数组：其形式就像我们玩的模方,每一个面都是一个矩阵数据,用array(数据,各维度的最大值,各维度的名称)

• 了解变量的基础操作函数

• str,class,names,row.names,col.names,length,unique,view,min,max,summay,table

• 我们处理生物信息学数据一般很少会手动创建这些对象，都是从文本里面读取，比如kegg数据库文件，差异分析结果，RNA-seq的表达量矩阵，但是读入之后，我们的重点就是知道它们变成了什么，该如何去一步步的转换它们。

• 变量怎么来，对它们处理什么？ 

• 数据的特性函数也必须要知道，无非就是一些英文单词而已，你经常的玩一下，就慢慢的熟练了。

• 数据对象的高级操作

• 前面我们对向量，数据框，数组，列表都了解了，也知道如何查看数据的特性，但是要进行高级转换，就需要一些时间来学习apply系列函数，aggregate，split等函数的用法。这是一个分水岭，用好了你就算是R入门了。也可以用一些包，比如reshape2，dplyr。

• 当然，R里面的字符串对象是另外完全不一样的操作模式，建议大家自行搜索学习。

• 高级分支

• 统计学

• 可视化

• bioconductor与生物信息学

• shiny与网页