生物信息学分析：R语言的高效应用指南

生物信息学分析：R语言的高效应用指南

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/glldxh/article/details/141629698

随着高通量测序技术的快速发展，生物信息学已成为现代生命科学研究的重要组成部分。R语言作为生物大数据分析和数据挖掘的重要工具，其强大的统计分析能力和高质量的绘图功能使其在生物信息学领域得到了广泛应用。本文将从R语言基础到高级应用，系统地介绍R语言在生物信息学分析中的高效应用指南。

专题一、R语言基础介绍和环境搭建

1. 编程语言学习经历分享
2. R语言数据操作技巧
3. R语言与Windows系统、Linux服务器及使用方法
4. R语言与生物信息数据的联系
5. 多组学数据的分析方法
6. R语言在生物信息学中的应用

专题二、R语言介绍及基本语法

1. R语言发展脉络
2. R与工作目录（工作目录，切换工作目录）
3. R的数据类型及结构（数值型、逻辑型、字符型、向量、列表、数据框、矩阵）
4. R中各数据类型的赋值与操作（针对不同数据类型进行赋值、批量读取数据、通过循环对数据进行计算、差异分析）
5. 各种数据格式的读写及操作（Excel、TXT、CSV、TSV）
6. 经典生信数据R脚本编写与详解

专题三、R基本绘图语法

1. 生物信息多组学大数据分析技巧与提升
2. R语言基本绘图命令概述
3. R语言高级绘图命令概述
4. R语言经典生信数据R脚本解析

专题四、R语言数据绘图基本方法

1. R语言高级绘图命令概述
2. 基因组大小与基因含量的散点图
3. 绘制基因长度分布直方图
4. 绘制基因长度分布的频率分布密度曲线
5. 向图中添加数学公式
6. 热图绘制及参数详解

专题五、R语言与各种图形绘制

1. 韦恩图、小提琴图、火山图、折线图、网络图、趋势图、箱线图
2. 相关性分析及共表达网络构建
3. R语言与KEGG富集分析实例
4. R语言与GO富集分析实例

专题六、多组学数据整理方法

1. 多组学数据如何发表高分SCI论文，以RNA-Seq数据为例
2. RNA-Seq前沿动态
3. RNA-Seq实验设计
4. 非编码RNA（lncRNA、miRNA）分析手段、研究策略解析

（讲解如何从取样、建库、上机测序到数据如何分析，让学员了解目前转录组学哪些内容可以深度挖掘、哪些建库方式对应哪些分析内容、让学员掌握如何根据自己的实验目的选择合适的建库方式和分析手段）

专题七、多组学数据绘图方式

1. 数据重复性评估（如何在文中体现出不同重复的RNA-SEQ结果、Realtime PCR结果与RNA-SEQ结果如何对用）
2. 如何进行P值的筛选
3. 基因共表达网络构建与Cytoscape展示
4. 多组数据表达趋势聚类及深度解析策略（转录组学数据泛滥的时代，如何才能找到数据中的亮点，如何深度挖掘数据中隐藏的创新点，让学员掌握几种深度解析组学数据的方法）

专题八、生物信息大数据其他绘图方式

1. 进化树的编辑与美化
2. 网络图的编辑（蛋白互作、基因调控网络图的编辑）
3. 次生代谢基因簇寻找与绘图
4. 基因结构绘制
5. 启动子元件预测及绘图
6. RNA二级结构绘制
7. 多样品韦恩图绘制
8. 多种作图方式结合（综合利用R、PPT等绘图工具拼接完成论文图片）
9. 高分辨率SCI论文图片生成（综合利用AI、pdfviewer生成高质量论文图片）