生信学习——R语言学习总结

通过四十天的学习,掌握了R语言基础,包括RStudio使用、数据处理、绘图和生信分析。主要涉及数据格式转换、数据合并、简单绘图、获取GEO数据、bioconductor包安装及差异分析等。还接触了统计学概念和可视化技巧,为后续生信研究打下基础。

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写在前面——经过了四十天断断续续的学习,算是对R语言有了初步的了解。其实使用R语言,无非就是对数据进行处理分析,然后把结果可视化。但是数据的千变万化,还有数以万计的函数、数据格式,使得这个过程变得很复杂。无他,唯手熟尔。

本篇文章是为了梳理一下学习路线,方便日后复习补充。

  1. 生信学习——R语言练习题-初级(附详细答案解读)
    学习了Rstudio的使用,数据格式,数据合并,简单绘图。
    记得多使用str() class() dim()等函数来查看数据的信息,多使用 ?+函数 来查看相应函数的帮助文档。

  2. 生信学习——R语言小作业-中级(附详细答案解读)
    学习了如何获取GEO数据集,如何查找对应的基因或探针,如何安装bioconductor包等。

    注:从这一节开始,就出现了大量的生信专业知识,比如差异分析,以及后面出现的PCA分析等等一大堆不是单纯的R知识。对此,初学者表示非常懵。所以好多都没写。不过也不要太纠结,这些知识后面肯定会专门学习,现在就先熟悉R吧…

  3. 生信学习——生信人的20个R语言习题(上)(附详细答案解读)

### 使用R语言绘制微息学相关的气泡图 在微物组数据分析领域,气泡图是一种非常直观的方式展示样本之间的关系以及特定变量的变化趋势。以下是基于R语言实现微息学相关气泡图的具体方法。 #### 数据准备 为了绘制气泡图,通常需要一个矩阵形式的数据集,其中每一列表示不同的样品或分类单元(OTUs),每行列出对应的数值属性(如丰度)。此外,还需要定义颜色、大小和其他视觉参数来增强图表的表现力[^1]。 ```r # 创建模拟数据框 set.seed(123) data <- data.frame( Sample = paste0("Sample_", 1:10), OTU_Abundance = runif(10, min=1, max=100), # 假设这是某种OTU的相对丰度 Group = sample(c("Group1", "Group2"), size=10, replace=TRUE), Effect_Size = rnorm(10, mean=5, sd=2) # 效应量或其他指标 ) print(data) ``` 上述代码创建了一个简单的数据帧 `data`,包含了四个列:样品名称 (`Sample`)、某OTU的丰度值 (`OTU_Abundance`)、分组息 (`Group`) 和效应量 (`Effect_Size`)。 --- #### 绘制基础气泡图 利用ggplot2包可以轻松构建复杂的气泡图。以下是一个基本的例子: ```r library(ggplot2) # 构建气泡图 bubble_plot <- ggplot(data, aes(x=Sample, y=OTU_Abundance)) + geom_point(aes(size=Effect_Size, color=Group), alpha=0.7) + # 设置点的颜色和大小映射到其他变量 scale_size_continuous(range=c(3, 12)) + # 调整点的尺寸范围 theme_minimal() + # 应用简约主题 labs(title="Microbiome Bubble Plot Example", subtitle="Visualization of OTU Abundances Across Samples", caption="Data simulated for demonstration purposes.") + xlab("Samples") + ylab("OTU Relative Abundance") print(bubble_plot) ``` 此脚本使用了 `geom_point()` 函数成散点,并通过调整其大小(`size`)和颜色(`color`)反映额外的息维度。同时设置了透明度(alpha),以便更好地处理重叠情况。 --- #### 高级定制化选项 如果希望进一步优化气泡图,则可考虑引入更多自定义设置,比如更改调色板或者添加辅助线条等特性。 ##### 更改配色方案 可以通过 `scale_color_manual()` 或者预置的主题来自由指定色彩搭配。 ```r bubble_plot_customized <- bubble_plot + scale_color_brewer(palette="Set1") + # 使用ColorBrewer调色盘 guides(color=guide_legend(title="Groups")) # 自定义图例标题 print(bubble_plot_customized) ``` ##### 添加回归拟合曲线 当研究两维连续型变量间的关系时,加入一条平滑的趋势线可能有助于揭示潜在模式。 ```r bubble_plot_with_trendline <- bubble_plot + geom_smooth(method='lm', se=FALSE, linetype="dashed", color="black") print(bubble_plot_with_trendline) ``` 以上操作均可以根据实际需求灵活组合应用。 --- #### 结论 综上所述,在R环境中借助强大的绘图工具库——特别是ggplot2,能够高效完成高质量的微物群落气泡图制作工作。这些图形不仅美观而且富含息量,非常适合学术交流场合下的成果展现。
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