生物信息学习的正确姿势

NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。

本文来源：R友舍公众号

先思考，后动手，能让你减少很多无谓的功夫，加快完成任务的效率。按照一定的逻辑思路来行事，更是如此，比如按照一定的通用流程在数据科学项目中使用R语言。

在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下：

• 数据导入

• 数据整理

• 数据可视化

• 数据转换

• 数据建模

• 统计推断

• 报告展示

• 自动化分析

下面列出每个步骤最有用的一些R包。

1. 数据导入

以下R包主要用于数据导入和保存数据：

• feather：一种快速，轻量级的文件格式；在R和python上都可使用

• readr：实现表格数据的快速导入

• readxl：读取Microsoft Excel电子表格数据

• openxlsx：读取Microsoft Excel电子表格数据

• googlesheets：读取google电子表格数据

• haven：读取SAS，SPSS和Stata统计软件格式的数据

• httr：从网站开放的API中读取数据

• rvest：网页数据抓取包

• xml2：读取HTML和XML格式数据

• webreadr：读取常见的Web日志格式数据

• DBI：数据库管理系统通用接口包

• RMySQL：用于连接MySQL数据库的R包

• RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包

• bigrquery：用于连接Google BigQuery的R包

• PivotalR：用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据

• dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口

• data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集

• git2r：用于访问git仓库

2. 数据整理

以下R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析：

• tidyr：用于整理表格数据的布局

• dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集

• purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用

• broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式

• zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据

3. 数据可视化

以下R包用于数据可视化：

• ggplot2及其扩展包：ggplot2包提供了一个强大的绘图系统，并实现了以下扩展 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))

• ggthemes：提供扩展的图形风格主题

• ggmap：提供Google Maps、Open Street Maps等流行的在线地图服务模块

• ggiraph：绘制交互式的ggplot图形

• ggstance：实现常见图形的横向版本

• GGally：绘制散点图矩阵

• ggalt：添加额外的坐标轴、geoms等

• ggforce：添加额外geoms等

• ggrepel：用于避免图形标签重叠

• ggraph：用于绘制网络状、树状等特定形状的图形

• ggpmisc：光生物学相关扩展

• geomnet：绘制网络状图形

• ggExtra：绘制图形的边界直方图

• gganimate：绘制动画图

• plotROC：绘制交互式ROC曲线图

• ggspectra：绘制光谱图

• ggnetwork：网络状图形的geoms

• ggradar：绘制雷达图

• ggTimeSeries：时间序列数据可视化

• ggtree：树图可视化

• ggseas：季节调整工具

• lattice：生成栅栏图

• rgl：交互式3D绘图

• ggvis：交互式图表多功能系统

• htmlwidgets：一个专为R语言打造的可视化JS库

• leaflet：绘制交互式地图

• dygraphs：绘制交互式时间序列图

• plotly：交互式绘图包

• rbokeh：用于创建交互式图表和地图

• Highcharter：绘制交互式Highcharts图

• visNetwork：绘制交互式网状图

• networkD3：绘制交互式网状图 (network3D 交互式网络生成)

• d3heatmap：绘制交互式热力图

• DT：用于创建交互式表格

• threejs：绘制交互式3d图形和地球仪

• rglwidget：绘制交互式3d图形

• DiagrammeR：绘制交互式图表

• MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图

• rCharts：提供了对多个javascript数据可视化库(highcharts/nvd3/polychart)的R封装

• coefplot：可视化统计模型结果

• quantmod：可视化金融图表

• colorspace：基于HSL的调色板

• viridis：Matplotlib viridis调色板

• munsell：Munsell调色板

• RColorBrewer：图形调色板

• igraph：用于网络分析和可视化

• latticeExtra：lattice绘图系统扩展包

• sp：空间数据工具

• amplicon： 扩增子分析

• YSX：一步可视化

4. 数据转换

以下R包用于将数据转换为新的数据类型：

• dplyr：一个用于高效数据清理的R包

• magrittr：一个高效的管道操作工具包

• tibble：高效的显示表格数据的结构

• stringr：一个字符串处理工具集

• lubridate：用于处理日期时间数据

• xts：xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，提供了时间序列的操作接口。

• data.table：用于快速处理大数据集

• vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具

• stringi：一个快速字符串处理工具

• Matrix：著名的稀疏矩阵包

5. 统计建模与推断

下述R包是统计建模最常用的几个R包，其中的一些R包适用于多个主题：

• car：提供了大量的增强版的拟合和评价回归模型的函数

• Hmisc：提供各种用于数据分析的函数

• multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型

• pbkrtest：用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验

• MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模

• mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等

• SparseM：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算

• lme4：利用C 矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。

• broom：将统计模型结果整理成数据框形式

• caret：一个用于解决分类和回归问题的数据训练综合工具包

• glmnet：通过极大惩罚似然来拟合广义线性模型

• gbm：用于实现随机梯度提升算法

• xgboost：全称是eXtremeGradient Boosting。是Gradient Boosting Machine的一个c 实现。目前已制作了xgboost工具的R语言接口

• randomForest：提供了用随机森林做回归和分类的函数

• ranger：用于随机森林算法的快速实现

• h2o：H2O是0xdata的旗舰产品，是一款核心数据分析平台。它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的；用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了

• ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能

• pROC：用于可视化，平滑和对比ROC曲线

6. 沟通交流

以下R包用于实现数据科学结果的自动化报告，以便于你跟人们进行沟通交流：

• rmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档

• knitr：用于在PDF和HTML文档中嵌入R代码块

• flexdashboard：基于rmarkdown，可以轻松的创建仪表盘

• bookdown：以R Markdown为基础，用于创作书籍和长篇文档 (别人的电子书，你的电子书，都在bookdown)

• rticles：提供了一套R Markdown模板

• tufte：用于实现Tufte讲义风格的R Markdown模板

• DT：用于创建交互式的数据表

• pixiedust：用于自定义数据表的输出

• xtable：用于自定义数据表的输出

• highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出

• formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出

• yaml：用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信

7. 自动化分析

以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品：

• shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具

• shinydashboard：用于创建交互式仪表盘

• shinythemes：给出了Shiny应用程序的常用风格主题

• shinyAce：为Shiny应用程序开发者提供Ace代码编辑器

• shinyjs：用于在Shiny应用程序中执行常见的JavaScript操作

• miniUI：提供了一个UI小部件，用于在R命令行中集成交互式应用程序

• shinyapps.io：为创建的Shiny应用程序提供托管服务

• Shiny ServerOpen Source：为Shiny应用程序提供开源免费的服务器

• Shiny Server Pro：为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器

• rsconnect：用于将Shiny应用程序部署到shinyapps.io

• plumber：用于将R代码转化为一个web API

• rmarkdown：用于创建可重复性报告和动态文档

• rstudioapi：用于安全地访问RStudio IDE的API

8. 程序开发

以下这些包主要用于开发自定义的R包：

• RStudio Desktop IDE：R的IDE。大家都懂，不用解释。

• RStudio Server Open Source：开源免费的RStudio服务器

• RStudio Server Professional：商业版RStudio服务器

• devtools：一个让开发R包变得简单的工具集

• packrat：创建项目的特定库，用于处理包的版本问题，增强代码重现能力。

• drat：一个用于创建和使用备选R包库的工具

• testthat：单元测试，让R包稳定、健壮，减少升级的痛苦

• roxygen2：通过注释的方式，生成文档，远离Latex的烦恼

• purrr：一个用于 提供函数式编程方法的工具

• profvis：用于可视化R代码的性能分析数据

• Rcpp：用于实现R与C 的无缝整合

• R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。

• htmltools：用于生成HTML格式输出

• nloptr：提供了一个NLopt非线性优化库的接口

• minqa：一个二次近似的优化算法包

• rngtools：一个用于处理随机数生成器的实用工具

• NMF：提供了一个执行非负矩阵分解的算法和框架

• crayon：用于在输出终端添加颜色

• RJSONIO：rjson是一个R语言与json进行转的包，是一个非常简单的包，支持用 C类库转型和R语言本身转型两种方式

• jsonlite：用于实现R语言与json数据格式之间的转化

• RcppArmadillo：提供了一个Armadillo C Library（一种C 的线性代数库）的接口

9. 实验数据

以下R包给出了案例实战过程中可用的训练数据集：

• babynames：包含由美国社会保障局提供的三个数据集

• neiss：2009-2014年期间提供给美国急诊室的所有事故报告样本数据

• yrbss：美国疾病控制中心2009-2013年期间青年危险行为监测系统数据

• USAboundaries：2011年全年休斯顿机场的所有航班数据

• rworldmap：国家边界数据

• usdanutrients：美国农业部营养数据库

• fueleconomy：美国环保署1984-2015年期间的燃油经济数据

• nasaweather：包含了一个覆盖中美洲的非常粗糙的24*24格地理位置和大气测量数据。

• mexico-mortality：墨西哥死亡人数数据

• data-movies和ggplotmovies：来自互联网电影数据库imdb.com的数据

• pop-flows：2008年全美人口流动数据

• data-housing-crisis：经过清洗后的2008美国房地产危机数据

• gun-sales：纽约时报提供的有关枪支购买的每月背景调查统计分析数据

• stationaRy：从成千上万个全球站点收集到的每小时气象数据

• gapminder：摘自Gapminder的数据

• janeaustenr：简·奥斯丁小说全集数据

本文直接来源：R语言统计与绘图 公众号。

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