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课程大纲
I. 引言和序言
1. 概述
- 使 R 更友好，R 和可用的 GUI
- 雷工作室
- 相关软体和文件
- R 和统计资讯
- 以交互方式使用 R
- 介绍性会议
- 获取有关功能和特性的说明
- R 命令、区分大小写等。
- 调用和更正以前的命令
- 从档案执行命令或将输出转移到档中
- 数据持久性和删除物件
- Good 程式设计实践：自包含脚本，良好的可读性，例如结构化脚本、文档、markdown
- 安装套件;CRAN 和 Bio 导体
2. 读取数据
- Txt 文件 （read.delim）
- CSV 档
3. 简单的操作;数位和向量 + 阵列
- 向量和赋值
- 向量算术
- 生成常规序列
- 逻辑向量
- 缺失值
- 字元向量
- 索引向量;选择和修改数据集的子集
- 阵 列
- 阵列索引。阵列的子节
- 索引矩阵
- array（） 函数 + 对数位的简单操作，例如乘法、转置
- 其他类型的物件
4. 列表和资料框
- 清单
- 构建和修改清单
- 连接清单
- 数据帧
- 制作数据框
- 使用数据框
- 附加任意清单
- 管理搜寻路径
5. 资料操作
- 选择、子集化观测值和变数
- 筛选、分组
- 重新编码、转换
- 聚合，组合数据集
- 形成分区矩阵 cbind（） 和 rbind（）
- 包含阵列的串联函数 （）
- 字元操作、stringr 包
- grep 和 regexpr 简介
6. 详细了解读取数据
- XLS、XLSX 档
- Readr 和 ReadXL 软体包
- SPSS， SAS， Stata,...和其他格式数据
- 将数据汇出为 txt、csv 和其他格式
6. 分组、循环和条件执行
- 分组表达式
- 控制语句
- 条件执行：if 语句
- 重复执行：for 回圈、repeat 和 while
- apply、lapply、sapply、tapply 简介
7. 功能
- 创建函数
- 可选参数和预设值
- 参数数量可变
- 范围及其后果
8. R 中的简单图形
- 创建图形
- 密度图
- 点图
- 条形图
- 折线图
- 饼图
- 箱线图
- 散点图
- 组合图
II. R 中的统计分析
1. 概率分布
- R 作为一组统计表
- 检查一组数据的分布
2. 假设检验
- 关于总体均值的检验
- 似然比检验
- 单样本和双样本检测
- 卡方 Go 拟合度检验
- Kolmogorov-Smirnov 单样本统计量
- Wilcoxon 符号秩检验
- 双样本测试
- Wilcoxon 秩和检验
- Mann-Whitney 检验
- Kolmogorov-Smirnov 测试
3. 假设的多重检验
- I 型错误和 FDR
- ROC 曲线和 AUC
- 多种测试程式（BH、Bonferroni 等）
4. 线性回归模型
- 用于提取模型资讯的通用函数
- 更新拟合模型
- 广义线性模型
- 家族
- glm（） 函数
- 分类
- Logistic 回归
- 线性判别分析
- 无监督学习
- 主成分分析
- 聚类方法（k-means、层次聚类、k-medoids）
5. 生存分析（生存包）
- r 中的生存物件
- Kaplan-Meier 估计、对数秩检验、参数回归
- 置信区间
- 删失（区间删失）数据分析
- Cox PH 模型，常数协变数
- Cox PH 模型，瞬态协变数
- 类比模型比较（比较回归模型）
6. 方差分析
- 单因数方差分析
- 方差分析的双向分类
- 多元方差分析
三、生物资讯学中的工作问题
- limma 包简介
- 微阵列数据分析工作流程
- 从 GEO 下载的数据：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
- 资料处理（QC、归一化、差异表达）
- 火山图
- Custering 示例 + 热图
28 小时
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