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R 语言入门与进阶

教程简介：系统学习 R 语言基础知识和生物信息学数据分析方法。

📚 课程目录

本系列教程由浅入深，从 R 语言基础到数据分析实战，适合生物信息学初学者。

基础篇

课程 内容 链接
第一课 R 语言基础入门 📖 查看教程 | 💻 下载
第二课 R 向量操作 📖 查看教程 | 💻 下载
第三课 R 基础数据结构 📖 查看教程 | 💻 下载
第四课 Tidyverse 数据处理 📖 查看教程 | 💻 下载
第五课 R 流程控制 📖 查看教程 | 💻 下载
第六课 R 函数与包开发 📖 在线阅读 | 💻 下载
第七课 ggplot2 数据可视化 📖 在线阅读 | 💻 下载

📖 课程内容概览

第一课：R 语言基础入门

学习重点

  • R Studio 编辑器的高效使用
  • R 包的下载、读取和卸载（CRAN、Bioconductor、GitHub）
  • 文件的读取与写入
  • R 源文件的使用方法

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ekygBz43ILxO4ne0mCjDxA

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第二课：R 向量操作

学习重点

  • 向量的创建与查看
  • 向量的索引与子集提取
  • 向量的运算与函数
  • 缺失值的处理
  • 常用向量相关函数

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bB5lOeqRQVGA4n284Pzt0A

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第三课：R 基础数据结构

学习重点

  • 矩阵（Matrix）的创建与操作
  • 列表（List）的使用与索引
  • 数据框（Data Frame）的清洗与整理
  • 三种结构的差异与应用场景
  • Base R 数据清洗范式

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/QGyuHDArCZ7j4NeVdbDRpg

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第四课：Tidyverse 数据处理

学习重点

  • tidyverse 生态系统概述
  • dplyr 数据操作（select, filter, mutate, summarise 等）
  • tidyr 数据整理（pivot_longer, pivot_wider 等）
  • 管道操作符 %>% 的使用
  • 数据处理实战案例

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1Kj_bql-KEJBGdLt8_Quiw

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第五课：R 流程控制

学习重点

  • 条件判断（if/else、ifelse、switch）
  • 循环结构（for、while、repeat）
  • 循环控制（break、next）
  • apply 函数族（apply、lapply、sapply 等）
  • 函数式编程基础

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/thm_qtawHiSJJO_OP_xwCA

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第六课：R 函数与包开发

学习重点

  • R 函数的定义与参数设计
  • 返回值与作用域（Scope）
  • 闭包（Closure）与高阶函数
  • roxygen2 注释规范与文档生成
  • 使用 source() 和 debug() 调试函数
  • R 包开发流程（devtools、testthat）

公众号推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bDzhc05GRaGZ5ADIclrsjA

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第七课：ggplot2 数据可视化

学习重点

  • ggplot2 图形语法（Grammar of Graphics）
  • 常用几何对象（散点图、箱线图、柱状图、密度图等）
  • 美学映射（颜色、大小、透明度）
  • 分面（facet_wrap / facet_grid）
  • 标度与主题定制
  • 生信实战：火山图、MA 图、PCA 图

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💡 学习建议

学习路线

  1. 第一步：按顺序学习七节课程，理解基础概念
  2. 第二步：动手实践每个代码示例
  3. 第三步：尝试用真实的生信数据进行练习
  4. 第四步：尝试编写自己的函数和 R 包
  5. 第五步：用 ggplot2 绑定数据分析与可视化

学习资源

🎯 课程特色

  • ✅ 实用导向：面向生物信息学实际分析场景
  • ✅ 代码示例：每个知识点配有完整代码
  • ✅ 循序渐进：从零基础到数据分析实战
  • ✅ 持续更新：后续会添加更多高级主题

📝 课程材料

所有课程的源代码（Rmd 文件）和 HTML 版本都存放在 Rbase/ 目录中。

你可以： - 直接在线查看 HTML 版本 - 下载 Rmd 文件在 RStudio 中运行 - Fork 仓库进行修改和练习

🤝 反馈与建议

如果你在学习过程中遇到问题，或者有任何建议，欢迎：

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