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本周主要按计划完成了R入门工具书R for beginners的学习，本书写的很简略，全书不到一百页，没有给自己太高的要求，分为四天完成了基本阅读和相关代码的练习。
1.阅读计划
R for Beginners阅读计划
2.读书笔记
全书分7小章节对R进行了一个较为全面的讲解，对初学者是一个比较好的工具书，我用4天进行了较为细致的阅读，并做了16页读书笔记。前两章简单介绍了R的一些背景知识，第3章是R的数据操作，这一章对数据的读写、存储及生成，数据的简单运算进行了详细的介绍，有大量的代码 需要练习，一时半会可能记不住，希望熟能生巧。第4章绘图也是我很感兴趣的一个章节，从管理绘图到绘图函数，从低级绘图命令到绘图参数控制，本章节大致讲了一些低级绘图及常用绘图函数的使用方法，对高级绘图简单提及并未进一步展开。第5章统计分析，是一个较为晦涩难懂的章节，感觉这一章对初学者来说不是个太好的入门书，作者似乎从一个较为高点的角度泛泛而谈了一下统计分析，读下来感觉收获较少，还是云里雾里。第6章编程实战以举例的方式带我们认识R的循环和判断，如何用R写程序将问题简单化，以及如何编写自己的函数。最后一个章节是相关文献及学习资料的推荐，感觉单靠这一本书入门太单薄，在后续学习中希望可以把153分钟学R（一本以FAQ方式带我们快速了解R的小册子）以及R导论看一看，争取对R有更深入的了解。
3.总结展望
按计划，下一步要进行Python的入门了，其实很担心一个刚了解的语言会对接触另外一个语言有干扰，但由于时间关系，必须让自己快点对陌生的东西有些新认识。所以一定的学习节奏还是要掌握的。本周导师给推荐了一些学习资料，尤其是六月份KCL自己组织的两场生信课程，希望自己可以顺利报名学习。当然，这也给自己的自学提出了更高的要求，自己必须加紧时间入门才可能有机会听得懂课程，为自己加油。
本周还学习了用R做基因功能富集分析的一些包，但多数方法都是建立在有参基因组之上的，需要已有的gene id等信息，这对自己的数据处理并不是太有帮助，所以还要进一步熟练R寻求自己可以做的方法及途径。
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