R语言入门课
生信基地已然落地，我们希望能够给大家提供系统性 、形成性 、规范性 的生信教学。前面几次活动中同学们表示希望能够有线下集中学习以及针对性的指导、答疑 。所以，此次我们计划于2025年02月22日~23日 (周六周日)推出"生信R语言入门课 "(线上线下 均可参与)，共分为"R介绍"、"R语言数据对象"、"基本数据管理"、"图形初级(ggplot2)"四个模块。当然，我们也不做生信快餐 ，本次活动有回放，后续我们会持续拉群在群里进行课程内容的答疑(也方便错过活动的小伙伴加入)。
R语言是一种专门为统计分析、数据可视化和计算而设计的编程语言，广泛应用于各个领域。R语言支持各种统计分析方法，如线性回归、方差分析、聚类分析等，同时也能够进行复杂的图形和数据可视化。R语言凭借其开源、免费、工具包丰富、数据处理能力强、可视化丰富的特性在生物信息学中被广泛应用 。例如RNA-Seq差异分析常用的DESeq2、edgeR的引用次数多达数万次。我们制作的单细胞教程几乎也全是基于R语言环境。很多同学找我们学习单细胞的时候都表示不想学习R语言，直接学习单细胞分析，不积跬步无以至千里，这显然是不现实的，所以，欢迎大家来参加此次的课程。
资料&课表
课程目录：
1 、R介绍
1.1 R 下载与安装
1.1.1 RStudio
1.1.2 R的帮助函数
1.1.3 用于管理R工作区的函数
1.2 包（Packages)
1.2.1 包的基本函数
1.2.2 包处理大型数据集的示例展示
2、 R语言数据对象
2.1 理解数据集
2.2 数据结构
2.2.1 向量(vector)
2.2.2 矩阵(matrix)
2.2.3 数组(array)
2.2.4 数据框(data)
2.2.5 因子(factor)
2.2.6 列表(list)
2.3 数据输入
2.3.1 从带分隔符的文本文件导入数据
2.3.2 导入Excel数据
3、基本数据管理
3.1 创建新变量
3.2 变量的重编码(recoding)
3.3 变量的重命名
3.4.缺失值（NA）
3.5 类型判断和转换
3.6 数据排序
3.7 数据集的合并
3.8 选取变量
3.9 选取观测值
3.10 subset()函数选择观测值或变量
3.11 剔除变量
3.12 dplyr包
3.13 使用管道操作符对语句进行串接
4、图形初级(ggplot2)
4.1 使用ggplot2包创建图形
4.1.1 函数ggplot2()
4.1.2 geom()函数
4.1.3 分组
4.1.4 标尺
4.1.5 刻面
4.1.6 标签
4.1.7主题
4.2 ggplot2包的详细信息
4.2.1 放置数据和映射选项
4.2.2 将图形作为对象使用
4.2.3 保存图形