《R語言》| 初級作業

2021-03-02 小吳同學團團

2.新建6個向量，基於不同的原子類型。（重點是字符串，數值，邏輯值）

3.告訴我在你打開的rstudio裡面 getwd() 代碼運行後返回的是什麼？

當前工作目錄

4.新建一些數據結構，比如矩陣，數組，數據框，列表等（重點是數據框，矩陣）

5.在你新建的數據框進行切片操作，比如首先取第1，3行， 然後取第4，6列

7.下載 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra?term=SRP133642 裡面的 RunInfo Table 文件讀入到R裡面，了解這個數據框，多少列，每一列都是什麼屬性的元素。（參考B站生信小技巧獲取runinfo table） 這是一個單細胞轉錄組項目的數據，共768個細胞，如果你找不到RunInfo Table 文件，可以點擊下載，然後讀入你的R裡面也可以

9.把前面兩個步驟的兩個表（RunInfo Table 文件，樣本信息sample.csv）關聯起來，使用merge函數。

1.對前面讀取的 RunInfo Table 文件在R裡面探索其MBases列，包括 箱線圖(boxplot)和五分位數(fivenum)，還有頻數圖(hist)，以及密度圖(density) 。

>boxplot(MBases~MBytes,data=SraRunTable,col="blue")

> plot(density(SraRunTable$MBases))

> hist(SraRunTable$MBases)

2.把前面讀取的樣本信息表格的樣本名字根據下劃線分割看第3列元素的統計情況。第三列代表該樣本所在的plate

3.根據plate把關聯到的 RunInfo Table 信息的MBases列分組檢驗是否有統計學顯著的差異。

t.test(e[,1]~plate)

4.

分組繪製箱線圖(boxplot)，頻數圖(hist)，以及密度圖(density) 。

使用ggplot2把上面的圖進行重新繪製。

5.使用ggpubr把上面的圖進行重新繪製

library(ggpubr)
p <- ggboxplot(e, x = "plate", y = "MBases",
              color = "plate", palette = "jco",
              add = "jitter")

# Add p-value
p + stat_compare_means(method = 't.test')

6.隨機取384個MBases信息，跟前面的兩個plate的信息組合成新的數據框，第一列是分組，第二列是MBases，總共是384*3行數據。

indexes <- sample (nrow (e), 384)
data <- e [indexes, ]
data2 <- data[,c(3,1,2)]
dim(data2)

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