学习bioconductor，后期会详细看写一个笔记
2018-05-R与Bioconductor的入门课_哔哩哔哩_bilibili
碎碎念：其实我觉得入门应该从第14课开始看，然后再回到前面看进阶，特别是如果以前没有怎么接触r，会学的非常吃力，极度推荐先看王通老师的r语言入门
14.学习资源介绍
r语言博客：https://www.jianshu.com/nb/22007361
统计学基础：https://mp.weixin.qq.com/s/OtB2h6f00U2SRZLzveJKfQ
可视化基础：http://www.sthda.com/english/wiki/data-visualization
bioconductor基础：bioconductor.github.io/BiocWorkshops
书籍：r语言实战
list.file()展示文件，和linux的ls一样
15.与Exel的区别
read.table('文件名'，sep='\t')
sum(）
变量如何理解：赋值
变量类型：向量型vector，矩阵型matrix，数组型array，列表型list，数据框型dataframe
如何取行列：[]
which（）获取行号
table()统计并获得资料
16.简单统计及数学函数
t.test()
mean()
max()
fivenum()
mad()
......
17.基础语法
正则表达式
wxs=a[a[,1]=='WXS',] #第一列是wxs的
wxs=a[grepl ('WXS',a[,1]),]
wxs=a[which(a[,1]=='WXS'),]
wxs=a[grep('WXS',a[,1]),]
分割一列
strsplit()
#（其实separate函数也可以做到）
循环
第一种
lapply(strsplit(tmp,','),function(x){cat(x)})
第二种
for(x in l[1:4]){
printx([2])
}
sub() #substitution就是替代
unique()#去重
18.高级数据处理技巧
管道%>%
library(CLL)
library(airway)
suppressPackageStartupMessages(library(CLL))
data(sCLLex)
exprSet=exprs(sCLLex) ##sCLLex是依赖于CLL这个package的一个对象
samples=sampleNames(sCLLex)
pdata=pData(sCLLex)
group_list=as.character(pdata[,2])
dim(exprSet)
apply(e,2,mean)
#apply很复杂
分列的新技巧
1.library(stringr)
str_split('a$library_name',',',simplify=T) [,2] #这里的simplify=T可以自动unlisted形成dataframe
2.do.call(rbind,strsplit(a$library_name,','))[,2]
19.绘图应该如何学
a=read.csv('a.csv',stringsAsFactors=F)
boxplot(a$Mbases~a$Assay_type)
p=t.test(a$Mbases~a$Assay_type)$p.value
paste0('p value=',p)#就是把两个粘起来
#让他更加炫酷(s thda上找一找）这个(dalao)不重要(xuyao)
ggplot啊，ggpubr啊。。。。。。
23.系统的入门r语言
1）如何学习：腾讯视频，网易云课堂等各种资源，书本如r语言实战等
2）r studio:现在已经4.1.2了，安装包blablabla
才发现我基本安装的时候问update我都选的a
3）理解r和excel的异同
24.r语言可视化基础
1)使用rmarkdown制作网页:R markdown cheat sheet
2)ggplot2:ggplot2-cheatsheet
这要是打印一个就完了
可视化进阶：总能找到一个抄的代码hhh找一篇好看的文章然后抄袭就完了
25.用shiny写一个计算器
library(shiny)
ui <- fluidPage(textInput('a','please input the first number:'),#inputid, label
checkboxGroupInput('op','please choose a sign',
c('+'='+',
'-'='-',
'*'='*',
'/'='/',
'%'='%%')),
textInput('b','please input the second number:'),
submitButton('do','calculator'),
textOutput('result')
)#创建一个流式布局
server=function(input,output){
output$result=renderPrint({
input$do
print(eval(parse(text=paste0(input$a,input$op,input$b))))
})
}#parse()函数能将字符串转换为表达式expression；eval()函数能对表达式求解
shinyApp(ui=ui,server=server)#调用该程序
更多学习shiny的知识有：
https://shiny.rstudio.com/articles/
26.r语言操作图片
对图片进行merge等操作，
使用’png'包等等
‘Imagemagick’
27.r语言写爬虫
网上查吧，感觉这些都是，你有需求的时候就会了，没有需求你也懒得搞
28.r语言爬取生信软件列表到思维导图
我没有网页基础知识hh所以跳过
29.r语言进行id转换
代码来源：
http://www.biotrainee.com/thread-941-1-1.html
http://www.biotrainee.com/thread-409-1-1.html
rm(list=ls())
library("hgu95av2.db")
ls('package:hgu95av2.db')
probe2entrezID=toTable(hgu95av2ENTREZID)
probe2symbol=toTable(hgu95av2SYMBOL)
probe2genename=toTable(hgu95av2GENENAME)
my_probe = sample(unique(mappedLkeys(hgu95av2ENTREZID)),30)
tmp1 = probe2symbol[match(my_probe,probe2symbol$probe_id),]
tmp2 = probe2entrezID[match(my_probe,probe2entrezID$probe_id),]
tmp3 = probe2genename[match(my_probe,probe2genename$probe_id),]
write.table(my_probe,'my_probe.txt',quote = F,col.names = F,row.names =F)
write.table(tmp1$symbol,'my_symbol.txt',quote = F,col.names = F,row.names =F)
write.table(tmp2$gene_id,'my_geneID.txt',quote = F,col.names = F,row.names =F)
r语言中的排序，集合运算，reshape以及merge的总结：https://cloud.tencent.com/developer/article/1055787
30.多个差异分析结果直接量取交集并集
网站：http://www.biotrainee.com/thread-1288-1-1.html