Introduction à R
1
Présentation du cours
1.1
A propos de du livre
1.2
Demandez le programme
1.3
Intervenants
2
R en quelques mots
2.1
Pourquoi ?
2.2
Comment l’avoir ?
2.3
Sur quel OS ?
2.4
Historique
2.5
R vs Excel
2.5.1
Pourquoi plus Excel ?
2.6
Avantages et inconvénients
2.6.1
Avantages
2.6.2
Inconvénients
2.7
Geeks and repetitive tasks
2.8
R sait tout faire
3
Comment utiliser R ?
3.1
Modes d’utilisation (liste non exhaustive)
3.2
Ouverture ou connexion à RStudio
3.3
RStudio
4
Premiers pas
4.1
R sait tout faire : il compte !
4.2
Notion de variable/objet
5
Import de données
5.1
Version “Avec les boutons”
5.1.1
Création d’un dossier intro_R pour vos résultats de ce TP
5.1.2
Déplacement dans le dossier “intro_R”
5.1.3
Définissez votre dossier espace de travail (working directory)
5.1.4
Téléchargez les fichiers sur votre machine
5.1.5
Téléversement (“upload”) des données
5.1.6
On efface tout et on recommence
5.2
The “R geek” way (V2, directement depuis Rstudio)
5.2.1
Creation de l’arborescence
5.2.2
Télécharger un fichier
5.2.3
On efface tout et on recommence
5.3
The “bash geek” way (V3, directement de votre home du cluster)
5.4
Actualisation du dossier
6
Lecture des données
6.1
Chargement des données (dans la mémoire de R)
6.2
Affichage de l’objet “exprs”
6.3
Caractéristiques d’un tableau de données
6.3.1
Dimensions
6.3.2
Noms des colonnes et des lignes
6.3.3
Résumé rapide des données par colonne
7
Manipuler les données dans R
7.1
Sélection de colonnes d’un tableau
7.2
Sélection de lignes d’un tableau
7.3
Formulation plus intuitive
8
Visualisation des données
8.1
Histogrammes
8.1.1
Avec R de base
8.1.2
Avec ggplot2
8.2
Boîtes à moustaches (boxplots)
8.2.1
Avec R de base
8.3
Nuage de points
9
Analyse d’expression différentielle : MA-plot
9.1
C’est quoi un MA plot
9.1.1
Nos data
9.1.2
La théorie
9.2
Calculs sur les colonnes
9.3
MA-plot : log2FC vs intensité
9.3.1
Calcul de M et A
9.3.2
Visualisation
9.4
Appliquer une fonction sur les lignes/colonnes
9.4.1
Appliquer une fonction (moyenne, variance, …) sur chaque ligne d’un tableau
9.4.2
Appliquer une fonction (moyenne, variance, …) sur chaque colonne d’un tableau
10
Intégration des données
10.1
Charger les annotations des gènes
10.2
Combien ?
10.2.1
Solution pour y répondre
10.3
Ma première bioinformatique intégrative
10.3.1
Étape 1 - Fusionner les tableaux d’expressions et d’annotations :
10.3.2
Étape 2 - Sous-ensemble des lignes pour lesquelles chr vaut 8 :
10.3.3
Exporter exprs_chr8 dans un fichier
10.4
Visualisation
11
Bonus
11.1
R de base
11.2
ggplot2
11.3
Plotly
11.3.1
A partir de ggplot2
11.3.2
En plotly pur
11.4
echarts
12
Conclusion
12.1
Take home messages
12.2
Ressources IFB
12.3
Resource
References
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Introduction à R
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