生物信息學習的正確姿勢

NGS系列文章包括NGS基礎、在線繪圖、轉錄組分析?（Nature重磅綜述|關于RNA-seq你想知道的全在這）、ChIP-seq分析?（ChIP-seq基本分析流程）、單細胞測序分析?(重磅綜述：三萬字長文讀懂單細胞RNA測序分析的最佳實踐教程)、DNA甲基化分析、重測序分析、GEO數(shù)據(jù)挖掘（典型醫(yī)學設計實驗GEO數(shù)據(jù)分析 (step-by-step)）、批次效應處理等內(nèi)容。

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1 思考題

2 R基礎

2.1 R安裝

2.2 Rstudio基礎

2.2.1 Rstudio版本

2.2.2 Rstudio安裝

2.2.3 Rstudio 使用

2.3 R基本語法

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 變量類型和轉換

2.3.4 R中矩陣運算

2.3.5 R中矩陣篩選合并

2.3.6 str的應用

2.3.7 R的包管理

2.4 ggplot2繪圖

2.4.1 數(shù)據(jù)格式轉換和字符串處理

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 生成測試數(shù)據(jù)

3.2.2 轉換數(shù)據(jù)格式

3.2.3 分解繪圖

3.2.4 圖形存儲

3.3 熱圖美化

3.3.1 對數(shù)轉換

3.3.2 Z-score轉換

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 繪制一個聚類熱圖很簡單

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 按某個基因的表達由小到大排序

3.5.6 按某個基因的表達由大到小排序

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

3.5.9 梯子形排序：最小的分支在左側

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 繪制單個基因 (A)的箱線圖

3.6.3 長矩陣繪制箱線圖

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 散點圖

3.8.1 橫縱軸都為數(shù)字的散點圖解析

3.8.2 橫縱軸都為字符串的散點圖展示

3.9 功能富集泡泡圖

3.9.1 單樣品分開繪制

3.9.2 多樣品合并繪制

3.10 韋恩圖

3.10.1 韋恩圖三個圈

3.10.2 韋恩圖五個圈

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 一個示例

3.13 PCA原理解析和圖形繪制

3.13.1 主成分分析簡介

3.13.2 主成分分析的意義

3.13.3 示例展示原始變量對樣品的分類

3.13.4 PCA的實現(xiàn)原理

3.13.5 簡單的PCA實現(xiàn)

3.13.6 PCA結果解釋

3.13.7 PCA應用于測試數(shù)據(jù)

3.13.8 PCA注意事項

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

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)打進散點圖繪制

4 網(wǎng)絡圖

4.0.4 基本操作

4.0.5 miRNA-mRNA調(diào)控網(wǎng)絡

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)中批次效應的鑒定和處理

6.1 什么是批次效應？

6.2 批次效應會有什么影響？

6.3 怎么確認數(shù)據(jù)有無受到批次效應影響

6.4 怎么避免批次效應呢？

6.5 如何在差異基因鑒定過程中移除批次效應

6.5.1 不考慮批次因素直接進行差異基因分析

6.5.2 考慮已知的批次因素進行差異基因分析

6.5.3 比較批次校正前后差異基因變化

6.6 批次效應未知時如何判斷和在差異基因鑒定過程中移除批次效應

6.6.1 預測混雜因素(cofounding factors)并在差異基因分析中移除這些因素

6.6.2 預測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測的批次校正后差異基因變化

6.6.4 直接校正表達矩陣

6.6.5 ComBat_seq直接校正Count matrix

6.6.6 怎么從FASTQ數(shù)據(jù)中獲得測序設備和批次相關信息

6.6.7 如何合并人的表達數(shù)據(jù)和小鼠的表達數(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)對數(shù)轉換后繪制箱線圖

7.4.5 用ggplot2實現(xiàn)ggpubr

7.4.6 配色

7.4.7 箱線圖加統(tǒng)計分析

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)計分析

7.6.1 散點圖

7.6.2 相關性圖

8 高顏值免費在線繪圖（提供繪圖源碼）

8.1 高顏值免費在線繪圖基礎版視頻

8.2 高顏值免費在線繪圖進階版視頻

9 參考

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

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總結

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