主要观点总结
文章内容主要介绍了关于R语言及其相关工具在生物信息学领域的应用，包括数据分析、图形绘制等内容。
关键观点总结
关键观点1: R语言安装和基础使用
介绍了如何安装R语言和Rstudio，以及它们的基础使用方法和技巧。
关键观点2: R基本语法和数据操作
讲解了R中的变量及其初始化、变量类型和转换、矩阵运算以及矩阵的筛选合并等内容。
关键观点3: 图形绘制
详细介绍了使用ggplot2进行绘图，包括数据格式转换、配色、热图绘制等。
关键观点4: 其他图形类型
介绍了箱线图、线图、散点图等多种图形的绘制方法和解析。
关键观点5: 功能富集泡泡图和韦恩图
详细讲解了功能富集泡泡图和韦恩图的绘制方法和应用。
关键观点6: PCA原理及图形绘制
介绍了主成分分析（PCA）的原理、意义、实现方法和结果解释。
关键观点7: 生存分析和一步作图的优势
介绍了R语言在生存分析中的应用以及一步作图的优势。
关键观点8: 高通量数据中批次效应的鉴定和处理
详细讲解了高通量数据中批次效应的概念、影响、鉴定和处理方法。
关键观点9: 其他工具和方法
介绍了网络图、图形排版、数据可视化等工具和方法的应用。
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点击 阅读原文 跳转完整教案。 1 思考题 2 R基础 2.1 R安装 2.2 Rstudio基础 2.2.1 Rstudio版本 2.2.2 Rstudio安装 2.2.3 Rstudio 使用 2.3 R基本语法 2.3.1 获取帮助文档，查看命令或函数的使用方法、事例或适用范围 2.3.2 R中的变量及其初始化 2.3.3 变量类型和转换 2.3.4 R中矩阵运算 2.3.5 R中矩阵筛选合并 2.3.6 str 的应用 2.3.7 R的包管理 2.4 ggplot2绘图 2.4.1 数据格式转换和字符串处理 2.4.2 配色 2.4.3 pheatmap绘制热图 3 R plots 3.1 qplot绘制图形 (王绪宁) 3.2 热图绘制 3.2.1 生成测试数据 3.2.2 转换数据格式 3.2.3 分解绘图 3.2.4 图形存储 3.3 热图美化 3.3.1 对数转换 3.3.2 Z-score转换 3.3.3 抹去异常值 3.3.4 非线性颜色 3.3.5 调整行或列的顺序 3.4 热图绘制 - pheatmap 3.5 聚类热图如何按自己的意愿调整分支顺序？ 3.5.1 数据示例 3.5.2 绘制一个聚类热图很简单 3.5.3 如何自定义分支顺序呢 3.5.4 人为指
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