R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
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在[[114-R工具指南22-R包的版本控制]] 及[[112-R工具指南21-使用conda帮你在服务器上装R包]] 我们就反复提到过R studio server 的阴谋:
从RStudio官网下载MacOS版本RStudio安装包。对于MacOS,安装选择默认路径即可。
关于miRNA的基础知识可参考文章:医学科研实验基础知识笔记(十一):非编码RNA。
因为TCGA是一个史无前例的癌症研究项目,值得介绍的东西太多,不能在下载这个基础环境耽误太多的功夫,下载渠道再多,也只需要一个好用的即可!
bioBakery是NIH人类微生物组计划实施过程中开发的部分软件和使用教程的集合,主要由哈佛大学的Huttenhower实验室开发。提供了16S, 宏基因组,宏转录组分析的全部流程,并可以生成结果报告。
变量选择(特征选择,feature selection) ,是机器学习领域非常重要的问题,到底哪些变量是有用的,哪些是不重要的,可以删除的,怎么选才能提高模型表现,理论非常复杂,实在不是一个临床医生能完全掌握的,以下简单介绍下,感兴趣的自己看书,后续会推一些相关R包的使用教程。
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
作者:NSS 翻译:杨金鸿 术语校对:韩海畴 全文校对:林亦霖 本文约3000字,建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程! 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始,如何进行,选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源,然而它们多过了头,反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法,我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源,帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户,则会由本文了解
数据分析是相同的,通过一个简单的课程理解其中的原理,就可以推而广之,延伸到其他类型的数据分析,如扩增子,转录组,单细胞分析等
我写公众号的最初目的就是督促自己学习,分享一些教程,和专门搞生信的大佬们比起来,自己也就是菜鸟一枚,公众号更新也比较佛系,也不做推广,你能自行关注到,完全靠缘分。我就是分享一些生信基础的生信分析技能,以满足大家在科研工作中的生信需求。说实话,大家需要给你自己以定位,自己做纯生信的还是只是借助生信为大家在湿实验中提供思路,或者文章中添加一些生信内容。如果你是做纯生信,那也是分档次和研究方向的,如果只是分析别人的数据,比如预后模型这种,属于比较低端的水平。有的做开发,比如开发一个R包或者一些其他生信分析工具,又或者是建数据库,这些属于开发类。另外,这个也和研究领域有很大关系,植物的,人的,微生物的,是有区别的,当然,很多基础工具都差不多,但需要相关的知识背景。我自己主要是做药,癌症,所以我会的技能主要和自己研究方向相关的,我也不是什么都掌握,因为我觉得,具备基础知识储备后,自己用到什么就去现学现卖,而不是一下子学会很多东西等着以后用,我个人认为这是效率极其低下的。
R语言在数据处理方面很是强大,然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理,大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法:
沟通文档系列第一期为:如何使用Rmarkdown制作Rbeamer。今天来介绍下另一种文档沟通形式:如何使用Rmarkdown制作私人定制版ppt!
我们今天给大家介绍一个通过人类肿瘤的进化条件所选择的事件介绍。其只设计了Linux下的版本所以我们如果需要安装在windows下还是需要利用devtools进行编译安装。当然,其依赖的包还是需要我们自己去安装。那么我们看下其流程吧。
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。
如果是想通过培训掌握生物信息学,那么可以参考:彻底入门生物信息学,可能需要12天! 推文介绍的。
毫无疑问,处理数据的首要条件是理解数据从产生,对应到我们这个系列,也就是了解三维基因组的背景知识,如下:
今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲,前面的背景讲解中《从今天开始,每天学点R语言~》,已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性,今天我们就按照课表来讲解:如何在自己的PC中安装R语言的运行环境。还没有领取《学习R》书籍教材的同学,赶紧联系文末的客服小姐姐吧~
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
“工欲善其事必先利其器”,没有自己的分析平台,想分析大数据,那怎么能行。宏基因组数据量极大,前期原始下机的大数据想在自己本本上处理还是有难度的。好在现阶段一般的高校、科研院所、课题组都有自己的服务器,即使没有服务器,也可以租用国内的阿里云、腾讯云等服务。现在分析条件拥有了,如何把服务器变成宏基因组分析的利器呢,这是一个非常复杂的专业问题,在这里你马上可以学到!
写论文很多小伙伴会使用 latex 作为排版工具,但是实验数据结果却存储在 excel 中。怎么高效的将 excel 中大篇幅的数据一键导入到 latex 中呢?这个问题肯定困扰很多科研人员,今天小编给你推荐一个常用的表格转换网站。
(复制http://v.qq.com/x/page/v0666qu5y66.html这个链接在浏览器打开观看,当然,腾讯视频会给你看一分钟广告,而且需要自己选择超高清观看哦!!!)
深感遗憾,我以前的教程还特意选择了他,比如下面的安装最新版R语言: sudo vi /etc/apt/sources.list# deb http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ xenial/sudo apt-get updatesudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 51716619E084DAB9sudo apt-get updatesudo apt-get in
这个时候很多R语言小白会下意识的以为是自己的R语言代码有问题,其实如果你仔细 看报错,就应该是明白网络有问题,因为中国大陆绝大部分地区访问GitHub其实是很困难的。
肿瘤基因组图谱(TCGA)计划是由美国National Cancer Institute(NCI)和National Human Genome Research Institute(NHGRI)于2006年联合启动的项目,研究的癌症类型从最开始的多形性成胶质细胞瘤(GBM)到现在为止共有39种,涉及29种癌症器官,1万多个肿瘤样本,27万多份文件,当然其项目也将于2017年接近尾声。
networkD3是基于D3JS的R包交互式绘图工具,用于转换R语言生成的图为交互式网页嵌套图。目前支持网络图,桑基图,树枝图 (后续相继推出)等。 关于网络图的绘制,我们之前有5篇文章,可点击查看。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 Cytoscape: MCODE增强包的网络模块化分析 一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现 也可以使用此文介绍的network3D绘制交互式网络图,输入数据与Cytoscape需要的数
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言,其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体,其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组,矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
Rstudio我的理解更像是服务器的Xshell端 可以更方便的看懂你的代码以及输出的数据运行情况等
它是一个用于科学计算的Python发行版,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明:R沟通|使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题:Latex 最后输出的是 pdf 版本,如果你想把他部署到自己的个人网站上,可能就比较费劲了(害,是我不会)。所以请教了李康国学弟之后,我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中,这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
ECharts是一个基于JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器。recharts是开发者根据ECharts2开发的一个R语言接口,它使我们可以用R语言实现ECharts作图。
下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
现在回过头来看,很多教程已然过时,当然并不是说的知识点过时,其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的,哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频,也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接,一些小技巧都过时了,比如R语言安装包,需求切换适合的镜像,或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦,所以非常有必要系统性整理一下,最新生信分析人员如何系统入门R
教程将提供: 1、所有与教程有关的R的所有脚本、教程所用的教学数据。 2、赠送网易云课程等价值课程。 3、提供免费共享云服务器工具镜像,并享受VIP级的答疑服务。 课程目录: 1、Linux命令与服务器将不是学习生信的障碍——如何建立适合转录组分析的便宜云服务器。 2、如何高速下载SRA数据(RNA-seq原始数据)。 3、这些数据能用吗?(数据的质量与链特异性检测)。 4、STAR分析转录组的流程。 5、相关Linux批量处理数据命令介绍。 6、DEseq2统计分析差异基因。 7、测序数据怎样进行GSEA分析。 8、热图与火山图,GO与KEGG的可视化。
本来我可以起个骚气一点的名字 那一晚,我灌醉了这个男人,逼他说出了所有真相 但是那样很无聊,而且我不觉得有趣,我现在想做的就是,如何成为一位优秀的称职的R语言讲师。 其实我的目标是,中国会做实验的临床医生中最优秀的R语言老师。 这个是可以完成的。 一维世界比的是长度,二维比的是面积,三维空间比的是体积,我限定了实验,临床,R语言这三个维度,已经是很小的世界了。 就跟微博起初限定140字发言,大部分QQ空间用户不能理解一样, 我的课程被限制在3个小时当中,可是3个小时能学啥呢?别人不都是2天48小时的课程
打开conda官方网站,查看版本和下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在2020年2月14-16日,北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第七期,为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析,独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习),“教—练—答—用”四个环节统一协调,真正实现独立分析大数据。
比如李东风的这本:23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
有感而发,这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
当时对很多测试项目都是拿到了loom文件,就可以进行下游 velocyto.R 这个R包进行后续统计可视化啦!准备第二天就讲解velocyto.R 这个R包用法,但是却忘记了,最近看到有小伙伴在该推文下面赞赏200元催更,激起了我的创作动力!
掌握一种强大的数据分析工具,它可以帮助你更好地理解和处理数据。R语言是一种开源的编程语言,它提供了许多用于数据分析和可视化的函数和包。使用R语言,你可以轻松地进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。此外,R语言还有一个庞大的社区,你可以从中获取到许多有用的资源和支持。总之,学习R语言可以帮助你更好地处理和分析数据,提高工作效率和准确性。
觉得jupyter+R挺配的,可以每块代码直接在下面输出结果,适合R语言学习。我觉得我就是因为这个工具+生信技能树的R语言入门教程而入门的R语言。当然,入门一门语言很可能不能靠一本书,而是需要多本书才能实现。
距离上次R语言系列更新已经过去快一周了,先跟大家说声不好意思,实话实说更新速度的确慢了一点
R语言的学习途径主要有几个:一个是R语言书籍;一个是R帮助文档;还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记,有的人会搭建自己的博客平台,有的人会使用现成的平台,其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的,分享R语言学习笔记干货的公众号。
最近有些R爱好者想要寻求R语言相关资料,以下为小编平常经常使用的免费开源的R语言资料,和大家分享。
毋庸置疑,R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言,高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号,全是关于R语言方面的,他们的文章干货满满,希望对大家学习有所帮助!
本文转载自:http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78961288,即博主本人的博客,保留所有版权,禁止转载,腾讯云+的专栏对markdown的支持不是很好,可以在原博客查看,请见谅。
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
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