數據不夠?生信分析幫你湊!學會深度挖掘快速發文章

2020-12-25 騰訊網

優秀的數據能夠幫助臨床醫生更順利地發文章,但是臨床醫生常常沒時間做實驗,更多的是從病歷裡或者資料庫裡收集數據,導致數據單薄很難支撐文章內容。

這個時候需要的是生信分析——深度的數據挖掘和分析處理,可以幫助臨床醫生不耗費大量的時間通過實驗攢數據,而是通過數據處理得到自己想要的信息,更快速地發文章。

學習哪種生信分析的工具?

眾所周知,R 語言作為統計計算和統計製圖的優秀工具,是生信分析處理裡的科研全能王。

1. 生而為統計

它可以提供一些集成的統計工具,但更多提供的是各種數學計算、統計計算的函數,從而使使用者能靈活機動的進行數據分析,甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

2. 強大的作圖功能

基本的散點圖、氣泡圖以及高級分析的時序圖、熱圖等都可實現,而且可以靈活地進行調整,直到達到滿意的效果, 不僅符合 SCI 論文要求,圖形更能直觀地反應實驗結果,吸引編輯和讀者喲。

圖片來源:文獻

3. 機器學習

R 語言能夠使用機器學習的方法完整地構建預測模型,能夠很好地完成特徵選擇、建模、模型測試以及預測效果的評價。

4. 數據挖掘與生物信息學

R 語言是數據挖掘神器,可以很快從 GEO,TCGA 等資料庫裡提取到想要的數據,還能進一步尋找、分析差異基因,進行相關研究。

5. 好用、免費的各種工具包

目前 R 的工具包的數量已超過 1 萬,各種包和函數的透明性極好,這使得對函數地調整和改良變得非常便利,這種事情放在任何其他統計軟體裡都近乎奢望。

選擇哪種方式學習 R 語言?

大部分的人會選擇利用零碎時間自己搜集資料學習,很多只是停留在了解理論知識,也沒有合適的伺服器和資料庫能供自己操作練習,遇到問題到處求助解答,找不到 bug 令人頭疼不已,學習過程往往吃力且效率低下。

與其自己一個人吃力地學習,不如好好利用時間向專業的老師系統地學習,一口氣吃透 R 語言!

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每天 2 小時直播教學,與老師實時互動,9 天系統掌握 R 語言與數據挖掘。

來源:創客貼製作

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比較紮實的 R 語言基礎

能夠用 R 語言進行數據分析

掌握 PCA、共表達、聚類、Heatmap、富集、Cytoscape 等分析

掌握 GEO 資料庫數據的下載、挖掘

了解其他領域的方法在醫學領域中的推廣

雖然很難從小白一下子變成 R 語言高手,可是在這裡,你能邁開第一步,不會擔心裝不上各種軟體,不會看不懂反饋的分析圖,給自己信心,才是成為高手的第一步。

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