生物学家应该这样学R绘图

数据可视化在科研结果展示中占有相当重要的地位，人们对图形的理解和可接受程度往往远比数字和表格要容易，而R无疑是数据可视化工具中的佼佼者，下面是生信技能树jimmy师兄推荐的关于在生物信息学中如何使用R绘图的课程：

作者是Maria Nattestad，生物信息学专业的博士，为冷泉港的OMGenomics实验室的创始人。

为什么推荐这个课程

作者虽然是生物信息学数据分析领域的实力战将，但是却扔能不忘初心，录制并且整理这样的初学者教程，而且把生物信息学领域的数据特性高度整合到了R绘图知识点里面。不再是大家看到的其它R教程那样可视化一些商业金融互联网数据，在学习的过程中能加上对生物信息学的理解，包括基因组，染色体，基因结构，GWAS。BED,CNV,GFF等等。

而且课程非常简洁，系统，绝不拖拉，不会耗费大家的时间。

当然，你首先得自己安装好 R and RStudio

课程大纲

Lesson 1: A quick start guide — From data to plot with a few magic words

Lesson 2: Importing and downloading data — From Excel, text files, or publicly available data, this lesson covers how to get all of it into R and addresses a number of common problems with data formatting issues.

Lesson 3: Interrogating your data — Getting quick summary statistics and navigating data frames.

Lesson 4: Filtering and cleaning up data — Kicking out the data that annoys you and polishing up the rest

Lesson 5: Tweaking everything in your plots — Everything from color schemes to fonts to grid lines and tick marks, this lesson will show you how to change just about anything in a plot. Especially useful for creating plots for publication.

Lesson 6: Plot anything! — Quick guide to each plot type including which types of data fit into each one.

• Bar plots

• Scatter plots

• Box plots

• Violin plots

• Density plots

• Dot-plots

• Line-plots for time-course data

• Venn diagrams

Lesson 7: Multifaceted figures — Splitting up your data by some column into multiple plots arranged in rows, columns, or even tables.

Lesson 8: Heatmaps – How to create everything from simple heatmaps to adding different clustering and trees, partitions, and labels on the sides.

下载方式

本公开课程的所有的视频，代码，测试数据，都是可以获取的。videos, scripts, and example data.

虽然作者是以打赏的模式公开的，但是我看了看付款界面，不支持支付宝和微信，而粉丝群体里面大部分是学生党，即使原因凑几块钱也没有美元信用卡，所以我这里还是帮大家购买了，在后台回复绘图即可获取，同时希望大家能意思一下，我会收集好大家的捐赠，以美元信用卡形式交给作者。

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