1. 下载
2. 安装
Windows环境下,R语言安装直接默认就行了.但是安装路径不要存在中文. 
3. R的IDE
我们在电脑上安装了Python,也可以用官方的命令行运行Python,但是实际上我们都是用IDE运行程序,类似的,我们也用posit作为开发R语言的工具.
接下来安装RStduio,这里我选择的是2023.06.2的版本.安装时路径自己选,然后默认即可.
之后就可以正常打开界面了.
4. R的运行方式
主要分为命令行式运行和脚本式运行.下图是命令行式运行.
这是声明两个 x,y数组,然后计算它们的相关性.
将红色圈住的地方点开,就会发现还有一个窗口.这个窗口提供脚本式运行的方式.或者在RStudio处左上角点击File,建立一个 RScript文件,可以达到相同效果.
我们点击红圈处,依然可以运行脚本.
5. R Desktop环境部署
5.1 package安装
5.1.1 直接安装
如果仅仅使用R是无法进行数据分析的,所以需要安装包.在官网上整理了包的下载地址,根据需要下载.
假设我们现在下载一个pheatmap的包,在命令行运行如下命令:
R
ctrl + l : 清空控制台
install.packages("pheatmap") &esmp;如果我们发现现在下载速度很慢,就可以对R进行镜像配置.具体在Tools/global options/packages处.通过点击change更换镜像,我们选一个位点在中国的就行.
当我们在命令行运行如下代码,没报错说明安装成功.
R
library(pheatmap) 我们可以先安装tidyverse,后面数据分析要用.
5.1.2 Bioconductor
Bioconductor是一个专门做生信R包的平台,可以把它看成一个R工具包管理组织;里面发布了各种生信分析的R包. 我们可以用它来安装DecSeq2.在搜索框搜索,一般点第一个最新的,然后找到Install指令.
R
if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
#两个冒号表示使用前面软件包的函数.
BiocManager::install("DESeq2") BiocManager是负责管理软件包的,后面不需要再安装.我们安装的时候有时候会询问要不要 update一些old package.这种一般是不升级,因为新版本不一定稳定.升级的指令是update.packages()
5.1.3 Github
如果我们要安装Github上的包,有时作者会给出安装方式是使用 devtools.
R
install.packages("devtools")
devtools::install_github("Hy4m/linkET", force = TRUE)
packageVersion("linkET")但其实也可以使用 BiocManager安装.
R
BiocManager::install("Hy4m/linkET")
#字符串实际是"作者/项目名" 卸载包的指令是remove.packages(),除了上面两种方法,我们也可以下载源代码安装.我们下载后的 zip需要解压,并且输入路径能到软件包的目录下.
R
devtools::install('C:/Users/用户名/Desktop/study/genk/linkET-master/linkET-master')
总结了很多安装方法,但实际同一使用Biomanager.
5.2 安装路径
下面代码可以查看电脑上软件包的安装路径.
6. R Server 环境部署
这个安装只限于是服务器管理员.
首先我们要先安装R.在官网下载(不过conda也能安装R,但是不保证最新版,但RStudio一定需要管理员权限).
只有管理员能安装.第一句代码是更新源,第二句代码是安装相关依赖.后两句代码是将R语言的下载地址添加到 apt的信任列表里.
安装好后,后面就是安装RStudio.在Click这个页面安装.选择自己的系统以及版本.在服务器运行lsb_relase -a查看服务器版本.
linux
#这是安装依赖软件
sudo apt-get install gdebi-core
wget https://download2.rstudio.org/server/jammy/amd64/rstudio-server-2023.09.0-463-amd64.deb
# 用gdebi安装RStudio
sudo gdebi rstudio-server-2023.09.0-463-amd64.deb服务器如果安装成功了,在浏览器输入如下网址,能成功访问就说明安装成功.然后会看到登录界面,我们怎么连接的远程服务器就怎么登录.
html
http://<server-ip>:8787登录成功后,可以访问网页版RStudio.
最后总结下,我们一般是写好R的脚本文件,然后使用RScript xx.r在Linux服务器上运行.RStudio主要做程序调试.