Introductory R for Biologists

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

I. 引言和序言

1. 概述

• 使 R 更友好，R 和可用的 GUI
• 雷工作室
• 相關軟體和文件
• R 和統計資訊
• 以交互方式使用 R
• 介紹性會議
• 獲取有關功能和特性的説明
• R 命令、區分大小寫等。
• 調用和更正以前的命令
• 從檔案執行命令或將輸出轉移到檔中
• 數據持久性和刪除物件
• Good 程式設計實踐：自包含腳本，良好的可讀性，例如結構化腳本、文檔、markdown
• 安裝套件;CRAN 和 Bio 導體

2. 讀取數據

• Txt 文件 （read.delim）
• CSV 檔

3. 簡單的操作;數位和向量 + 陣列

• 向量和賦值
• 向量算術
• 生成常規序列
• 邏輯向量
• 缺失值
• 字元向量
• 索引向量;選擇和修改數據集的子集
  • 陣 列
• 陣列索引。陣列的子節
• 索引矩陣
• array（） 函數 + 對數位的簡單操作，例如乘法、轉置
• 其他類型的物件

4. 列表和資料框

• 清單
• 構建和修改清單
  • 連接清單
• 數據幀
  • 製作數據框
  • 使用數據框
  • 附加任意清單
  • 管理搜尋路徑

5. 資料操作

• 選擇、子集化觀測值和變數
• 篩選、分組
• 重新編碼、轉換
• 聚合，組合數據集
• 形成分區矩陣 cbind（） 和 rbind（）
• 包含陣列的串聯函數 （）
• 字元操作、stringr 包
• grep 和 regexpr 簡介

6. 詳細了解讀取數據

• XLS、XLSX 檔
• Readr 和 ReadXL 軟體包
• SPSS， SAS， Stata,...和其他格式數據
• 將數據匯出為 txt、csv 和其他格式

6. 分組、循環和條件執行

• 分組表達式
• 控制語句
• 條件執行：if 語句
• 重複執行：for 迴圈、repeat 和 while
• apply、lapply、sapply、tapply 簡介

7. 功能

• 創建函數
• 可選參數和預設值
• 參數數量可變
• 範圍及其後果

8. R 中的簡單圖形

• 創建圖形
• 密度圖
• 點圖
• 條形圖
• 折線圖
• 餅圖
• 箱線圖
• 散點圖
• 組合圖

II. R 中的統計分析

1. 概率分佈

• R 作為一組統計表
• 檢查一組數據的分佈

2. 假設檢驗

• 關於總體均值的檢驗
• 似然比檢驗
• 單樣本和雙樣本檢測
• 卡方 Go 擬合度檢驗
• Kolmogorov-Smirnov 單樣本統計量
• Wilcoxon 符號秩檢驗
• 雙樣本測試
• Wilcoxon 秩和檢驗
• Mann-Whitney 檢驗
• Kolmogorov-Smirnov 測試

3. 假設的多重檢驗

• I 型錯誤和 FDR
• ROC 曲線和 AUC
• 多種測試程式（BH、Bonferroni 等）

4. 線性回歸模型

• 用於提取模型資訊的通用函數
• 更新擬合模型
• 廣義線性模型
  • 家族
  • glm（） 函數
• 分類
  • Logistic 回歸
  • 線性判別分析
• 無監督學習
  • 主成分分析
  • 聚類方法（k-means、層次聚類、k-medoids）

5. 生存分析（生存包）

• r 中的生存物件
• Kaplan-Meier 估計、對數秩檢驗、參數回歸
• 置信區間
• 刪失（區間刪失）數據分析
• Cox PH 模型，常數協變數
• Cox PH 模型，瞬態協變數
• 類比模型比較（比較回歸模型）

6. 方差分析

• 單因數方差分析
• 方差分析的雙向分類
• 多元方差分析

三、生物資訊學中的工作問題

• limma 包簡介
• 微陣列數據分析工作流程
• 從 GEO 下載的數據：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
• 資料處理（QC、歸一化、差異表達）
• 火山圖
• Custering 示例 + 熱圖