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OSCA单细胞数据分析笔记-2、R与Bioconductor

OSCA单细胞数据分析笔记-2、R与Bioconductor

作者: 小贝学生信 | 来源:发表于2021-03-21 20:21 被阅读0次

    对应原版教程2-3章 http://bioconductor.org/books/release/OSCA/ 【对R基本了解的读者可跳过这一节】

    1、简介

    • R语言是生信人最熟悉的编程语言之一,其核心在于有上万个R包极大扩充了其使用范围,需要用到那个R包,安装、加载使用即可。在生信学习过程中,有两个最常见的R包库

    • 一是Comprehensive R Archive Network (CRAN),是R语言的最常用、基础的R包库,适用于全部的R语言使用者(各行各业);

    CRAN
    • 二是Bioconductor,为生信人建立的R包库。其主要包含了许多专门用于分析某一类生信数据的包。(当然也包含一些数据包)
      Bioconductor

    2、基础操作

    2.1 设置镜像

    提高下载安装包的速度。如下分别为bioconductorCRAN选择了清华的镜像源

    options()$repos 
    options()$BioC_mirror
    options(BioC_mirror="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/")
    options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"))
    options()$repos 
    options()$BioC_mirror
    

    2.2 安装R包

    • 安装源自CRAN的包:install.packages()基础函数

      install.packages("BiocManager")
      
    • 安装源自Bioconductor的包:BiocManager::install();其中BiocManager是管理下载Bioconductor包的包,::表示引用该包的函数,install()就是下载包的函数。

      BiocManager::install("SingleCellExperiment")
      
    • 所以安装包之前的第一步就是要判断该包来自CRAN库还是Bioconductor

    2.3 获取帮助文档

    • 方式1:?函数名(后面不要加括号),前提需要加载该包才行。否则会提醒使用??进行全局搜索。

      library(SingleCellExperiment)
      ?cpm
      
    • 方式2:Rstudio右下栏的packages。可先在搜索栏快速检索包的名字,然后调出选定包的全部函数帮助文档。
    • 方式3:CRAN/Bioconductor的官网里的该包出处。其中如作者所说,Bioconductor对开发包人员所提供的帮助文档有更严格的要求
    • 方式4:百度/google等等

    3、R在线学习资源

    上面只是简单根据教程介绍了一些R基础知识点,但例如安装R、Rstudio操作,R的数据结构等可专门另行找资料学习。结合教程,推荐的开源资源如下。


    关于R的一些基础知识就简单介绍这么多了;相信来了解scRNA-seq数据分析的读者多少对R也已经比较了解了。下一节会介绍SingleCellExperiment,这个贯穿教程始终的数据结构组成。

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