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转录组

1 转录组数据介绍 1.1 转录组定义 1.2 RNA测序技术 1.2.1 mRNA-seq 1.2.2 long-read RNA-seq 1.3 转录组数据类型和格式 1.3.1 FASTQ文件 1.3.2 BAM/SAM文件 1.3.3 BED/GTF/GFF文件 2 生物信息学基础 2.1 基因组注释 2.2 生物统计学基础 2.3 R语言编程基础 2.4 Python编程基础 3 转录组数据预处理 3.1 转录组数据质量控制 3.1.1 fastQC 3.1.2 MultiQC 3.2 转录组数据剪接和过滤 3.2.1 Trimmomatic 3.2.2 Cutadapt 3.3 转录组数据比对 3.3.1 HISAT2 3.3.2 STAR 3.3.3 Bowtie2 3.4 比对结果评估 3.4.1 Qualimap 3.4.2 RSeQC 4 转录本组装与定量 4.1 转录本组装 4.1.1 Cufflinks/Cuffmerge/Cuffdiff 4.1.2 StringTie 4.2 转录本定量 4.2.1 HTSeq-count 4.2.2 featureCounts 4.3 差异表达分析 4.3.1 DESeq2 4.3.2 edgeR 4.3.3 limma-voom 5 功能富集分析 5.1 GO富集分析 5.2 KEGG通路富集分析 5.3 Reactome通路富集分析 6 转录组其他高级分析 6.1 转录组之时间序列分析 6.2 转录组之稳健性分析 6.3 转录组之协作网络分析 6.4 转录组之热图、火山图、PCA等可视化工具 7 转录组实例研究 7.1 已发表论文解析 7.2 自己的数据实践操作 8 转录组数据库资源 8.1 SRA 8.2 GEO 8.3 ArrayExpress 8.4 ENSEMBL 8.5 STRING
首页 教程 转录组 R语言编程基础
R语言是一种用于统计分析、绘图的编程语言和操作环境。它是由新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·吉比克斯在1993年开发的。R语言是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以看作是S语言的一种实现。 以下是R语言编程基础的一些主要方面: 1. 变量和向量:在R中,变量是用来存储数据的容器。你可以使用"="运算符来创建或更改一个变量的值。例如,x <- 5将创建一个名为x的变量,并将其值设为5。向量是一组具有相同数据类型的元素。可以使用c()函数来创建向量,如v <- c(1,2,3,4,5)。 2. 数据类型:R中有六种基本的数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型、复数型、原始型和因子型。 3. 运算符:R中的运算符主要有算术运算符(+、-、*、/等)、赋值运算符(<-、=)、比较运算符(<、>、<=、>=、==、!=)和逻辑运算符(&、|、!)。 4. 控制结构:R提供了多种控制结构,包括条件语句(if...else...)、循环语句(for、while)以及break和next语句。 5. 函数:函数是R的核心部分,它允许你将一系列的计算步骤打包在一起,以便于重复使用。你可以使用function关键字来定义自己的函数。 6. 图形:R提供了一套强大的图形系统,使得用户可以轻松地创建各种复杂的统计图表。最常用的绘图函数是plot()。 7. 包管理:R有大量的社区贡献的包,可以通过install.packages()函数安装,library()函数加载。 以上就是R语言编程的基础知识,要想深入学习R语言,还需要掌握更多的概念和技术,比如数据框、矩阵、列表、数组、时间序列、随机过程等等。

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