2、R语言在系统发育分析中的应用与入门指南

R语言在系统发育分析中的应用与入门指南

1. R语言的战略考量

在数据分析中，自动化分析非常有用，尤其是对于由一系列小分析组成的长分析。R语言是一种灵活且强大的语言，可用于简单任务，也能组合一系列分析，还能在更复杂的层面开发新方法。

1.1 可编程性

• 科学可重复性 ：编写执行数据分析的程序（脚本）能确保更好的可读性，提高他人的可重复性。例如，Sweave（在utils包中）将数据分析命令与R和LATEX文本处理相结合，odfWeave包则使用ODF文档实现类似功能。即使不使用这些复杂工具，编写R脚本也是必须的，且应在所有R课程中教授。
• 示例代码 ：

# 简单的加法运算并赋值
> x <- 2 + 7
> x
[1] 9

1.2 可进化性

• 方法演变适应性 ：系统发育方法在过去几十年有了显著发展，且未来还会继续。R语言编写的程序易于维护，因为编程相对简单，无需管理内存分配，比编译语言更容易发现和修复错误。
• 语法兼容性 ：R的语法和函数定义在大多数情况下能确保时间上的兼容性。例如，一个名为foo的函数，原调用方式为 foo(x = mydata) ，即使foo函数更新添加了默认值的选项（如y = TRUE和z = FALSE），原命令依然可以正常工作。