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R环境搭建 下载安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ RStudio下载安装 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download R语言的数据结构 对象的5种基本类型 属性 资源 学习 R 的方法 知识和耐心，是成为强者的唯一方法。 通过阅读来学习。 包括了阅读经典的教材、代码、论文、学习公开课。 通过牛人来学习。 包括同行的聚会、讨论、大牛的博客、微博、twitter、RSS。 通过练习来学习。 包括代码练习题、参加kaggle比赛、解决实际工作中的难题。 通过分享来学习。 包括自己写笔记、写博客、写书、翻译书，和同伴分享交流、培训新人。 阅读清单 一、初学入门： 《R in Action》 从统计角度入手，分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析。 《The Art of_R Programming》 从程序编写的角度入手，对R的本身特点进行了清晰的介绍。 《learning R》 这本书没有单纯的讲语法，而是和数据分析的流程结合了起来，从数据获取到数据整理再到分析和报告，有一气呵成的感觉，此外最后两章讲如何写稳健的R代码以及写包都是非常精彩的。 二、统计进阶： 《A Handbook of Statistical Analyses_Using

学“统计学”的人对R语言应该不会太陌生，近十年来，随着大数据时代的到来，把统计学和数据分析，R语言都带火了。虽然我本人会用Python的matplotlib和pyecharts，百度的Echarts,微软的Excel作可视化图形，但因为自身也是学统计学专业的，如果不会用R语言。心里多少都会感到有一点遗憾。 经过我这两天的，摸索，其实发现“可视化之神”也不难上手，只要多“百度经验”和“CSDN”一下就可以了。闲话少说，来点干货先。 ① 在Excel中创建用Python的 groupby函数 或 pivot.table功能 汇总出下面的结果： ② 通过R语言指令把数据从“ 剪切板 ”加载到RStudio中（因为虽然直接从Excel文件读取更加方便、省事，但是因为我平时用Python，就不想多配置一个Java的JDK环境了）： 代码： QDM <- read.table("clipboard",header = T) QDM ③ 或者自己在RStudio中，根据需求构造两组一维向量： QDM <- c(100,200,300,400,500,600) depatment <- c("电商","水产","水果","蔬菜","肉类","综合") ③ 用 barplot() 函数来绘制出一个简单的柱形图（代码超短），默认是灰色。 barplot(QDM,names.arg =

计算机资源准备 操作系统：mac、Linux（双系统或虚拟机） 配置：8G+内存，500G存储 配置举例： 内存 8G，DRR3-1600-16芯的4G内存条 2根 SSD 120G，特科芯 HDD 1T，希捷5200转 CPU P9600 需要安装的软件：sratoolkit, fastqc, hisats, samtools, htseq-count, R, Rstudio ubuntu操作系统准备 1 # 备份源文件，然后将默认镜像源改成清华源 2 $ 3 # 更新升级索引 4 $ sudo apt- get update 5 $ sudo apt-get upgrade # 创建软件下载目录src和软件目录biosoft（用于编译安装） $ cd && mkdir src && mkdir biosoft anaconda 简介：软件管家，快速便捷的安装软件，推荐 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25085567 http://python.jobbole.com/86236/ sratoolkit 作用：数据格式转换 介绍： sratoolkit的主要用途还是把NCBI SRA（Sequence Read Archive）数据库中的NGS序列数据从 sra 格式转换到 fastq 格式，以便于后续的数据分析。 功能：下载，操作