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R语言基础小测验测试题此前我们进行了5.5h入门R语言的教学，课后给大家留下了如下习题，大家可以检验一下自己的R语言的学习成果。

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R语言入门课| 02 R及Rstudio的下载与安装视频教程先上教程视频，B站同步播出：https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw

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Biomamba劝学写在前面最近也有个事，值得说道一下。我们的足够支持你完成硕博生涯的生信环境，给大家提供的是生信环境、算力，而不是生信辅导。况且我们还给大家提供了五次技术支持工单：白嫖五次技术支持。即使是这样，大家在问我们服务器使用相关的问题时，其实我们还是会给大家答疑的。不过还是希望大家能给听从我们的建议，先行学习：十小时学会Linux。这就有一个悖论，如果给大家无休止的答疑，就远远超出了我们的义务范围以及承受能力。若是不给大家答疑，大家又觉得是服务器产品的问题。实际在我们观察中，用户问到的问题99.99%都是因为Lin

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R语言基础| 基本图形绘制写在前面ggplot2 是一个基于 R 语言的数据可视化包，提供了一种结构化的方法来描述和构建图表，因此被广泛用于制作可视化图表。其是tidyverse数据科学生态系统的一部分。

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R语言基础| 基本统计分析写在前面R语言拥有丰富的数据处理、统计分析和机器学习工具包，涵盖了从简单的描述统计到复杂的模型建立的各个方面。再加上数据的处理可以完美的衔接后续的可视化，这使得它成为处理各种类型和规模的数据集的理想选择。

python绘制年平均海表温度、盐度、ph分布图python绘制年平均海表温度、盐度、ph图本文主要使用python绘制年平均海表温度、盐度、ph分布图，所用数据来源于Bio-ORACLE 参考文章： Python绘制海表温度【python海洋专题十二】年平均的南海海表面温度图

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两天入门R语言，周末开讲R语言入门课生信基地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，此次我们将于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)。

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R语言学习计划启动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)。

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R语言基础| 方差分析写在前面方差分析（ANOVA，Analysis of Variance）是统计学中一种用来比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异的方法。方差分析基于样本数据的方差来判断整体均值之间的差异，是处理多个样本组数据对比问题的常用技术。

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R语言基础| 广义线性模型12.1 广义线性模型(Generalized Linear Model)和glm()函数前面学到的OLS回归和方差分析仅适用于因变量符合正态分布的数据，广义线性模型则可以用于因变量不合符合正态分布的数据：

生物信息学导论-北大-RNA-Seq数据分析ref: https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue/home

网络药理学之薛定谔Schrödinge Maestro：6、分子对接（Glide、Ligand docking）和可视化本人是win11，薛定谔版本是12.9。官网：https://www.schrodinger.com/ 本篇文章的示例大分子蛋白PDB ID为4KNN，小分子配体的MOL ID为MOL004004。本文部分图源来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/416698194，推荐为原作者贡献阅读量捏。

生信：TCGA学习（R、RStudio安装与下载、常用语法与常用快捷键）macOS系统，已安装homebrew且会相关命令。近期在整理草稿区，所以放出该贴。官网地址：https://posit.co/download/rstudio-desktop/

【R语言】数据可视化分析和统计检验——线性和线性混合效应模型🌍✨📚最近听了北京理工大学王蓓老师关于R语言的讲座，受益匪浅，现在把自己学习的内容和收获进行记录和分享。

R语言：Mantel Test分析与绘图Mantel test分析对两个矩阵相关关系进行检验。可以用在生态学上，用来检验群落距离矩阵(如 Bray-Curtis distance matrix)和环境变量距离矩阵(如 pH, 温度或者地理位置的差异矩阵)之间的相关性（Spearman、Pearson）。Mantel test的相关性系数越大，p值越小，则说明环境因子对微生物群落的影响越大。同时，mantel test的偏分析(partial Mantel test等)可排除环境因子之间自相关的干扰。 Mantel test分析结果：

conda从4.12升级到最新版23.9 自动升级失败手动无损升级方法最新版conda有多线程下载，还做了一些其它易用性改动，所以决定从很老的4.12版本升级到最新版。因为版本差别过大，使用自带的conda update conda已经不起作用了。决定手动升级，过程如下：