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1楼 2010-02-12 10:05:02

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zwdbordeaux

木虫 (正式写手)

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A Quick Guide to Teaching R Programming to Computational Biology Students

推荐一篇文章:

Eglen SJ (2009) A Quick Guide to Teaching R Programming to Computational Biology Students. PLoS Comput Biol 5(8): e1000482. doi:10.1371/journal.pcbi.1000482
免费下载的文章。

下面是我的读书笔记：
引言：为什么要在计算生物学中运用R?
计算生物学家运用R的一个主要原因是因为 Bioconductor 项目（http://www.bioconductor.org）.该项目包含一系列可用于分析基因组数据的R包。这些包已经被广泛用来阐述期刊文章中运用的分析算法。很多计算生物学家将R和Bioconductor作为自己研究过程中的基础工具。
R是一种现代的，功能强大的编程语言，可便于将新的思路与面向对象的特性相接合用于迅速开发软件。
R中丰富的内置函数让它成为大高通量数据分析和统计模拟的理想工具，它所采用的R包系统让他人提供的代码易于分享。
最后R可生成高质量的图表，确保整个研究的过程从模型模拟数据分析到论文发表均可在R中完成。

之后作者开始介绍：
如何教学生运用R
1）课程材料
他们提供了一种课程要点笔记，这个笔记除了让学生入门之外，可以在随后的运用过程中成为一种参考工具。
2）课堂试验
通过解决不同的问题，学习这个软件。
3）用R作图（没有具体的内容，只是给出了一些建议。）
4）可重复性研究
强调了LaTex和Sewave的运用，给出了他们结合使用的一个例子。
5）参考书籍（列出了一些参考的数据，并根据他们的内容作了简要评述）
6）有用网站（给出了三个有用的网站）
6.1 http://www.rseek.org，这个大家应该都知道了，r搜索引擎
6.2 http://germain.its.maine.edu/~hiebeler/comp/matlabR.html
一个介绍Matlab与R之间函数关系的网站。如果有人已经用matlab了，可以在这个网站找到R中对应的函数。
6.3 http://addictedtor.free.fr/graphiques 图片集合
7）学习R中通常遇到的问题
7.1 语法错误和入门
7.2预先赋值的变量（pre-allocation of variable，不确定是否翻译正确！）
7.3矢量化（vectorization,介绍如何避免循环，有点意思！）
7.4矢量化例子（可以看看）
8）数据类型（作者提到在运用或者选择list, dataframe, matrix时可能的困惑，但是提到只有大量练习才能真正掌握）

最后就是小结了。等到有一定基础之后，推荐去cran和Bioconductor网站上去寻宝。

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总体感觉：
具体的和细节的东西不是很多，但是把各种材料和资源作了一个梳理，读了之后知道起码该如何下嘴了。值得一读。即使不是生物学的也可以看看。