在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
subset()函数是返回符合条件的元素，但是会忽略NA值。注意：条件应该为逻辑值，否则会报错
对，就是瀑布图，你没看错。而且是使用ggplot现有图层叠加构造，并没有用任何ggplot的外挂插件。 作图理念是在数据源的构造上，方法与《Excel图表之道》《Excel图表拒绝平庸》中的方法一致，我只是加入了自己的技巧。 library("reshape2") library("ggplot2") library("ggmap") library("Cairo") 构造瀑布图数据源： Item<-c("Before","Factor A","Factor B","Factor C","Factor D"
关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实，对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图，但是一直进展缓慢。这几天，擂台赛似的相继出来了几种画法：“坐标法”，“python法”（原谅我也不知道用的什么法），“拼接法”，原图的效果大致都出来了：
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
通常情况下，我们认为转录因子在某个基因的启动子区域结合是调控关系，靶基因。但是这个SATB2居然绝大部分的结合位点都不是各个基因的启动子区域，就很尴尬了。不过，研究者综合motif 富集分析发现了肠道关键转录因子CDX2，HNF4A和转录调控过程中发挥重要作用的转录激活因子P300，提示SATB2可能与CDX2和HNF4A共同参与了增强子激活靶基因的转录调控。
i ：代称，比如第一次循环则代表in后面向量的第一个元素；第二次则为第二个元素，直到完成in后面向量里所有元素的循环为止。如in后面的向量有8个元素，则8次循环。
在观察某一事件是否发生时，如果该事件受到其他事件的阻碍，在这种所谓的竞争风险研究中可能会有多个结果事件，有些结果会阻止感兴趣的事件发生或影响其发生的概率。所有形成竞争关系的结果事件，互为竞争的风险事件。
正常情况下，R 语言的程序语句是从上至下顺序执行的。控制流通常在希望重复执行某些语句，仅在满足特定条件的情况下执行另外的语句的时候发挥作用。包括循环语句，条件语句。
将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。以往推文我们已经详细描述了基于R语言的实现方法，这里不再赘述。那么，您如何看待竞争风险模型呢？如何绘制竞争风险模型的列线图？在这里，我们演示如何绘制基于R的列线图。
行列引用、条件筛选等可以简单的数据管理，但其在无法有效处理多次、多重、有规律的循环和判断问题，而控制流却可以通过循环、判断、跳错等等操作轻松处理此类问题。
众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简
在进行文章的撰写时，总是少不了一些表格的绘制，当然最标准的表格就是三线表了。我一般用word绘制三线表，但是R语言也可以且比较省时间。
转载于36大数据，原文作者：Selva Prabhakaran 译者：fibears
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
Java 使用了 C 的所有执行控制语句，因此对于熟悉 C/C++ 编程的人来说，这部分内容轻车熟路。大多数面向过程编程语言都有共通的某种控制语句。在 Java 中，涉及的关键字包括 if-else，while，do-while，for，return，break 和选择语句 switch。 Java 并不支持备受诟病的 goto（尽管它在某些特殊场景中依然是最行之有效的方法）。 尽管如此，在 Java 中我们仍旧可以进行类似的逻辑跳转，但较之典型的 goto 用法限制更多。
但是前面我们一直在使用癌基因列表和抑癌基因列表，去跟每个癌症的统计学显著的表达量上下调基因，以及每个癌症的统计学显著的保护因子风险因子取交集，发现它们并没有特别的偏好性。我们一直没有直对比上下调基因和保护因子风险因子，而这个往往是大家初次接触肿瘤学的时候比较困惑的。
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm，其不仅集成在很多统计软件例如R，PYTHON等，还可以直接在Linux以及Windows下运行。
今天正式开始教画图了，具体的代码其实挺多地方讲到了，上课的好处就是可以听到很多细节和经验，是自己零散地找资料不能相比的，收获很多，感觉要全部吞下来还要再复习几遍
R语言的一大优势就是用户可以编写自己的函数，而且这种函数可以是基于其它函数之上的，这为分析提供了更大的灵活性和更广的空间。有了上面关于控制结构的基础知识，我们现在就可以编写自己的函数了。下面是R语言函数的语法结构：
语句（statement）是一条单独的R语句或一组复合语句（包含在花括号{ } 中的一组R语
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
需要使用C++编译器，安装方法取决于操作系统，Linux：一般安装了R就会安装了；Mac：Xocode；Windows：Rtools，与版本要对应。需要用到的包：microbenchmark, ggplot2movies, profvis, Rcpp
编程语言学多了你会发现虽然每一门编程语言都有其各自的语法、特性，但它们都有着一些程序内秉的框架：数据类型、条件判断、循环，所以才有了那句言简意赅的定义：
semi_join anti_join实际上没有发生过两个数据框的连接，其实是对左边的数据框取子集
y4 <- filter(deg, a>1 & b < 0.05);table(y4)
#https://mp.weixin.qq.com/s/mrtjpN8yDKUdCSvSUuUwcA
1.Entrez gene ID：我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID，是用一串数字表示的（在NCBI里面用）
循环是任何一种编程语言的基本设置，是进行批量操作的基础，而条件语句是进行分支运算的基础，Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法，也存在着一些相同的地方。 Python 1.for循环 '''通过for循环对列表进行遍历''' list1 = [i for i in range(10)] for i in range(10): print(list1[i]) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''通过for循环对集合进行遍历''' set1 = set([i for i in
https://figshare.com/articles/dataset/16S_rRNA_Microbiome_Datasets/14531724
先构造一个练习数据集，假设有15个病人，每个病人有年龄、性别、症状、是否有RNA-seq和WES测序等信息。
有时候，我们需要对数据框添加新的列，比较常见的场景就是需要根据现有数据框的某列增加新的分类。比如样本分为正常与肿瘤，成绩按照排名区分低、中、高。
从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。本练习题来源于Renkun (github.com/renkun-ken/r-data-practice) 在Github上的共享，我们认为它包括了绝大多数实践中会遇到的问题，特别具有代表性。只可惜Renkun并没有提供答案，所以我们在这里提供我们的版本。
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属
数据框函数- 排序arrange()和desc参数、distinct()去重复、mutate()数据框新增列
博客原文：https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者：Suzan Baert
在列表中取子集后得到"ExpressionSet"结构数据，为"Biobase"包中的数据形式
这个包以一种统一的规范更高效地处理数据框。dplyr 包里处理数据框的所有函数的第一个参数都是数据框名。
2017年开始了，新的开始新的起点，公众号也要迎来新的内容了——Linux相关项。
前面介绍了一些ggplot绘图，ggplot2|从0开始绘制直方图，ggplot2|从0开始绘制箱线图，ggplot2|从0开始绘制折线图，这次介绍一下当数据为发散性正负值的时候，几种比较合适的展示方式。
当使用各种机器学习方法（CoxBoost，Lasso，SuperPC，randomForestSRC，Elastic Net等）完成预后模型后，除了在组学层面（ IPS评分，药物反应预测，WGCNA等）进行一系列的分析外，还可以将定义的风险得分和临床指标进行比较。如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示
哈喽，我是学习生物信息学的阿榜！非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记，将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误，欢迎指正。让我们一起加油，一起学习进步鸭? 这份学习目录可以
(做这个演练时，虽然实现了目的，但是觉得我的代码very垃圾冗余，希望后续可以找到更好的办法)
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
作为开篇的介绍，这好像是我第一次写关于R画图的内容，原因呢当然是因为本人懒。现在既然有要做平台，那么就努力更新点干货给大家吧！ 虽然是一门统计语言，它的画图能力也毫不逊色。“R以能创建漂亮优雅的图形而闻名。”这是《R语言实战》一书中对R语言的简短有力的一句评价。 那么在研究生涯中。对于简单的统计图，我们使用prism、excel等画出来的竟然比自己用R画出来的还要好看。不禁让我们产生了疑问，这到底是为什么呢？ 于是乎，大家就开始在百度上搜啊搜，谷歌上搜啊搜，很难找到对上自己口味的图，找到了呢可能又没有代码实操。 此次就是给大家这样一次机会，自己动手，丰衣足食。图给你，代码也给你。当然啦，文章分享出去，有了影响力，以后会有更多的同学从其他地方搜到我们的内容，就更好不过了。 以TP53基因和肝癌的关系为例，下面开始主线内容：
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