生物信息學(xué)習(xí)的正確姿勢(shì)

NGS系列文章包括NGS基礎(chǔ)、在線繪圖、轉(zhuǎn)錄組分析?（Nature重磅綜述|關(guān)于RNA-seq你想知道的全在這）、ChIP-seq分析?（ChIP-seq基本分析流程）、單細(xì)胞測(cè)序分析?(重磅綜述：三萬(wàn)字長(zhǎng)文讀懂單細(xì)胞RNA測(cè)序分析的最佳實(shí)踐教程)、DNA甲基化分析、重測(cè)序分析、GEO數(shù)據(jù)挖掘（典型醫(yī)學(xué)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)GEO數(shù)據(jù)分析 (step-by-step)）、批次效應(yīng)處理等內(nèi)容。

點(diǎn)擊閱讀原文跳轉(zhuǎn)完整教案（打開(kāi)教案后，點(diǎn)擊“編輯”圖表可跳到Github查看代碼和數(shù)據(jù)，https://github.com/Tong-Chen/Bioinfo_course_R）。

1 思考題

2 R基礎(chǔ)

2.1 R安裝

2.2 Rstudio基礎(chǔ)

2.2.1 Rstudio版本

2.2.2 Rstudio安裝

2.2.3 Rstudio 使用

2.3 R基本語(yǔ)法

2.3.1 獲取幫助文檔，查看命令或函數(shù)的使用方法、事例或適用范圍

2.3.2 R中的變量及其初始化

2.3.3 變量類型和轉(zhuǎn)換

2.3.4 R中矩陣運(yùn)算

2.3.5 R中矩陣篩選合并

2.3.6 str的應(yīng)用

2.3.7 R的包管理

2.4 ggplot2繪圖

2.4.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和字符串處理

2.4.2 配色

2.4.3 pheatmap繪制熱圖

3 R plots

3.1 qplot繪制圖形 (王緒寧)

3.2 熱圖繪制

3.2.1 生成測(cè)試數(shù)據(jù)

3.2.2 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式

3.2.3 分解繪圖

3.2.4 圖形存儲(chǔ)

3.3 熱圖美化

3.3.1 對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換

3.3.2 Z-score轉(zhuǎn)換

3.3.3 抹去異常值

3.3.4 非線性顏色

3.3.5 調(diào)整行或列的順序

3.4 熱圖繪制 - pheatmap

3.5 聚類熱圖如何按自己的意愿調(diào)整分支順序？

3.5.1 數(shù)據(jù)示例

3.5.2 繪制一個(gè)聚類熱圖很簡(jiǎn)單

3.5.3 如何自定義分支順序呢

3.5.4 人為指定順序排序樣品

3.5.5 按某個(gè)基因的表達(dá)由小到大排序

3.5.6 按某個(gè)基因的表達(dá)由大到小排序

3.5.7 按分支名字（樣品名字）的字母順序排序

3.5.8 梯子形排序：最小的分支在右側(cè)

3.5.9 梯子形排序：最小的分支在左側(cè)

3.5.10 按特征值排序

3.6 箱線圖

3.6.1 一步步解析箱線圖繪制

3.6.2 繪制單個(gè)基因 (A)的箱線圖

3.6.3 長(zhǎng)矩陣?yán)L制箱線圖

3.7 線圖

3.7.1 單線圖

3.7.2 多線圖

3.7.3 橫軸文本線圖

3.8 散點(diǎn)圖

3.8.1 橫縱軸都為數(shù)字的散點(diǎn)圖解析

3.8.2 橫縱軸都為字符串的散點(diǎn)圖展示

3.9 功能富集泡泡圖

3.9.1 單樣品分開(kāi)繪制

3.9.2 多樣品合并繪制

3.10 韋恩圖

3.10.1 韋恩圖三個(gè)圈

3.10.2 韋恩圖五個(gè)圈

3.10.3 UpSetView展示

3.11 柱狀圖繪制

3.11.1 常規(guī)矩陣柱狀圖繪制

3.11.2 長(zhǎng)矩陣分面繪制

3.12 圖形支持中文字體

3.12.1 修改圖形的字體

3.12.2 ggplot2支持中文字體輸出PDF

3.12.3 系統(tǒng)可用字體

3.12.4 合并字體支持中英文

3.12.5 一個(gè)示例

3.13 PCA原理解析和圖形繪制

3.13.1 主成分分析簡(jiǎn)介

3.13.2 主成分分析的意義

3.13.3 示例展示原始變量對(duì)樣品的分類

3.13.4 PCA的實(shí)現(xiàn)原理

3.13.5 簡(jiǎn)單的PCA實(shí)現(xiàn)

3.13.6 PCA結(jié)果解釋

3.13.7 PCA應(yīng)用于測(cè)試數(shù)據(jù)

3.13.8 PCA注意事項(xiàng)

3.13.9 參考資料

3.14 生存分析

3.14.1 R做生存分析

3.15 一步作圖的優(yōu)勢(shì)

3.16 不改腳本的熱圖繪制

3.16.1 箱線圖 - 一步繪制

3.16.2 線圖 - 一步繪制

3.16.3 一網(wǎng)打進(jìn)散點(diǎn)圖繪制

4 網(wǎng)絡(luò)圖

4.0.4 基本操作

4.0.5 miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)

4.0.6 不同的布局的調(diào)試和修改

5 圖形排版

6 高通量數(shù)據(jù)中批次效應(yīng)的鑒定和處理

6.1 什么是批次效應(yīng)？

6.2 批次效應(yīng)會(huì)有什么影響？

6.3 怎么確認(rèn)數(shù)據(jù)有無(wú)受到批次效應(yīng)影響

6.4 怎么避免批次效應(yīng)呢？

6.5 如何在差異基因鑒定過(guò)程中移除批次效應(yīng)

6.5.1 不考慮批次因素直接進(jìn)行差異基因分析

6.5.2 考慮已知的批次因素進(jìn)行差異基因分析

6.5.3 比較批次校正前后差異基因變化

6.6 批次效應(yīng)未知時(shí)如何判斷和在差異基因鑒定過(guò)程中移除批次效應(yīng)

6.6.1 預(yù)測(cè)混雜因素(cofounding factors)并在差異基因分析中移除這些因素

6.6.2 預(yù)測(cè)可能存在的混雜因素

6.6.3 比較批次校正前、已知批次校正后和預(yù)測(cè)的批次校正后差異基因變化

6.6.4 直接校正表達(dá)矩陣

6.6.5 ComBat_seq直接校正Count matrix

6.6.6 怎么從FASTQ數(shù)據(jù)中獲得測(cè)序設(shè)備和批次相關(guān)信息

6.6.7 如何合并人的表達(dá)數(shù)據(jù)和小鼠的表達(dá)數(shù)據(jù)？

6.6.8 質(zhì)控中的GC含量和Overrepresented sequences

6.6.9 樣品是否在某種屬性中存在偏好性

6.6.10 為什么聚類結(jié)果不可靠

6.6.11 sampleFile文件的生成

7 易生信-數(shù)據(jù)可視化

7.1 加載需要的包

7.2 讀入數(shù)據(jù)

7.2.1 Duplicate row names

7.2.2 行名唯一化處理

7.3 熱圖繪制

7.3.1 提取差異基因繪制熱圖

7.4 箱線圖和統(tǒng)計(jì)比較

7.4.1 單基因箱線圖

7.4.2 多基因箱線圖 (combine)

7.4.3 多基因箱線圖 (merge)

7.4.4 數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后繪制箱線圖

7.4.5 用ggplot2實(shí)現(xiàn)ggpubr

7.4.6 配色

7.4.7 箱線圖加統(tǒng)計(jì)分析

7.5 通路內(nèi)基因的比較

7.5.1 密度圖

7.6 ggstatsplot繪圖和統(tǒng)計(jì)分析

7.6.1 散點(diǎn)圖

7.6.2 相關(guān)性圖

8 高顏值免費(fèi)在線繪圖（提供繪圖源碼）

8.1 高顏值免費(fèi)在線繪圖基礎(chǔ)版視頻

8.2 高顏值免費(fèi)在線繪圖進(jìn)階版視頻

9 參考

http://www.ehbio.com/Bioinfo_R_course/

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的有人说找不到这个免费R绘图教程的数据在哪？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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