解螺旋公众号·陪伴你科研的第2911天
五一假期马上就来了，大家都收到「不放假通知」了吗？就在刚刚，我收到了导师的五一不放假通知，内容如下：
同学们好！五一假期就要来了，我们自然是不放假。为了丰富大家在封控期间的生活，提升大家的科研生活质量，完善我们临床医学研究生的SCI统计绘图水准，我费了九牛二虎之力，为大家请来了一位R语言领域的大咖，届时他将为大家开展一场为时5天5夜的R语言线上讲座。
很多同学一定想问，时间为啥定在五一？原因是我担心大家五一期间任务不够紧凑，顺便弥补下大家失去五一假期的失落感。请大家务必抓住这次大好学习机会，愿这个五一过后，大家不再上交给我辣眼睛的论文图片！
看完导师的通知，我和同门集体为导师的贴心落泪了！五一终究是没了！虽说早就知道医学研究生就是这样的苦逼，但当幻想被打破
三分钟过去了，没有人提出任何异议~大家纷纷回复导师：“太感谢导师了，R语言再难，我们五天之内也能学会！”以下是导师发我们的R语言讲座资料，我决定送给所有失去2022年五一假期的硕博生们。请大家快乐食用！
很多人问，世界上那么多好用又好学的软件，医学人为啥必学R语言呢？统计方面，这方面是R的核心大本营，R语言最初就是统计学家开发的，所以R的社区中，有着非常多的统计学家开发的R包。如果你有在统计方面领域的需求，基本都能在R中找到相对于的包，这方面，Python是远不及R的。可视化方面，这方面也是R的长处，ggplot2包，作图能达到专业级别的水准，Python中的库也不弱，matplotlib,seaborn,pyecharts等等。但是总的来说，R语言在可视化方面，要略胜Python一筹。如果你是医学或者生信专业的，R语言绝对是必学的。如果你是做数据科学领域的，R绝对是你的必备技能之一，相信我，不然我也不会学R了。很多人问，那只学R语言可以吗？我内心OS：左手Python，右手R，小孩子才做选择，成年人选择全安排上！临床医生科研本就薄弱，做实验攒数据劳心劳力，梦想升主治医师，评职称拿基金全要拼SCI文章！好不容易得到测序数据，聚类分析，富集分析还是不会做，想用R语言分析基因芯片和TCGA数据，但是不知道如何入手？想做高水平的科学数据分析图，但是连个热图都画不出来？我用我的医学实战经历告诉大家，想要高效解决以上问题，没有一手溜到起飞的R语言拯救科研菜狗真不行！但凡对R语言稍有涉猎的各位，都应知晓R语言中强大的安装包（Package）。
它就像R语言这个游戏里要用到的装备，种种装备都各自有特定的功能（功能就是函数，即Function）——有专用于数据分析的包，也独属于画图的包。所以要在R这个战场上玩转数据，就得配上不同的装备。
ggplot2
ggplot2是最常用、最受用户们喜爱的作图工具包了，被誉为数据作图的标杆。它做出的图不仅漂亮，而且可以涵盖很多复杂的信息。网上也有大量关于它的教程，学习资源很丰富。
gridExtra
ggplot2的缺点之一就是不能像自带的graphics基础包那样，把几张图拼成一组图。而gridExtra就可以解决这个问题，把ggplot2做出来的漂亮的图组织到一张大图里。
lattice
lattice经常被拿来和ggplot2相提并论，这两者也是选择困难户的纠结点。ggplot2做出来的图更漂亮，但它入门难啊~lattice则适合入门选手，作图速度较快，还能进行三维绘图，这是ggplot2不具备的。
lme4 (或者nlme)
如果你常做一些复杂的数据，实验分了好几个层，有好多亚组，亚组下面还有亚亚组，比如要做好几种细胞，检测好几个指标，每个指标还有不同的观察时间点……此时lme4包就可以比较轻松地把这些数据组织起来。nlme也一样，选一个就好。
forecast
比较适合分析时间序列数据。
zoo
forecast里有很多好用的内置函数，但有时候还需要更简单易用的计算移动平均、移动标准差的函数，这时zoo会是个很好的补充。
spatstat
空间分析神器，比如某种疾病发病率在地理空间上的分布特征等等。
dplyr可以很好地把数据随意分解、整合。这个包可能也比较难上手，但熟悉之后，就像老司机开车一样形成本能。对于做基因组或芯片分析、阵列、基因流等等的小伙伴，Bioconductor是个好选择。它还有个很活跃的用户社区，可获得及时反馈，每年更新2次，还有丰富的学习资源，比如http://www.bioconductor.org/help/course-materials/这里的一系列教程。虽然一开始说到的数据可示化也是展示的一种，但这里要说的是，通过更丰富的方式来展示其他多种内容。除了数据分析成果，还有分析过程中各种代码、运行过程、文本说明等，都可以通过knitr生成网页、PDF、幻灯片等形式展示出来。比较适用于教学、报告等场合。shiny包也像knitr一样可以做出漂亮的网页，此外还可以快速搭建动态的交互网页App。它一大优势就是不需要学习其他网页编程语言（CSS、JS等），纯靠R。字符串处理神器。可在作图、网页编辑、数据清洗等操作中起到很好的辅助作用，对字符串进行拼接、匹配、变换等。以上都是一些比较出名、经常用到的包，尤其是Bioconductor、ggplot2、lattice和dplyr，可以先装上以备不时之需。我担心的不是你有没有炫酷装备，而是会不会中途被劝退！
很多自学的医学小白，在入门R语言的路上，会被一个又一个大大小小的坑劝退，于是，我总结了避免半途而废的R语言学习思路，请大家自觉按以下实战经验前行，具体解法就是：把学习R语言当成基础语法+应用训练的闯关游戏，分阶段完成任务，坚持到最后一关，就是人森赢家。首先准备几本写R基础语法的书，例如《R语言实战》和《R语言医学数据分析实战》，书不在多，不吃灰就行。老老实实照着书本，把书上涉及到的代码一一敲入电脑——运行——出错——仔细查看代码哪里错了——错误自己先找找看，不行就去各大社交网站，学习小组，请教大佬。按照这个基础步骤，直到运行正常，你就过了一个关卡。在查错这一步，一定要仔细记笔记，笔记按照R的基础语法来记，例如R语言的编辑器，R语言的数据类型，R语言的循环，函数构建等，这个周期估计会很漫长且枯燥。但是，记笔记这一步非常重要，不要忽视！如果涉及到一些统计学的东西看不懂，就跳过，先不看，可以避免中途被劝退的概率。过了这一关，就到了对R语言的实战环节，我发现很多自学小白，即使跟着基础R语言教程学会了R的语法，也不知道如何用R将医学领域的一些思想变成代码。搞懂它，但不会用它来书写也不行。实战环节，可以从网上搜集一些R语言实际运用的案例，例如GEO数据挖掘，把这些教程从头到尾自己敲一遍，做好笔记，涉及到的R语言知识点，就去之前记的笔记里寻找，如果笔记里没有相关，就补充上去，遇到不懂的函数，一定要勤看文档。恭喜你坚持到现在克服了一个又一个大大小小的BUG，掌握了必备知识点。如果还想精进，就好好研究一下，如何用R进行统计学分析，把统计学原理搞懂。建议去一些知名公共课补下所需的东西，或是去查相应的资料，里面会涉及到统计学原理，线性代数等，完全可以把R语言课程从头到尾学一遍，基本上就可以卷过很多同行了。学习过程就是坚持的过程，一定要坚持到R语言派上用场，且能够达到自己发SCI、工作晋升所需的地步，语言工具的重要性才能真正体现。反过来看，如果没有实际毕业、晋升的驱动，必须用到R语言助攻，纯粹靠自己去学习，很多人是无法坚持闯关到最后的。闯到最后一关的我，也收到了来自R语言的大力回馈，等你发完SCI,你就知道它有多香了！众所周知，R语言在数据分析界是当之无愧的“瑞士军刀”。内置了海量统计函数，你可以利用它，对数据进行快速的交互分析。通过R语言，你不仅能做出很多高质量的美腻又直观的数据图，还能巧借他人数据，“无中生有”的获得可用于发表SCI的研究数据。真可谓是，R语言在手，年输出SCI过3篇并不罕见。R语言对临床和科研兼顾的医学工作者来说，虽然是项必GET技能，但是，很多医生医学生苦于没时间，三天打鱼两天晒网，很难一口气学完R语言。为了让大家快速上手R语言，解螺旋现0元包邮送给大家一本《R语言医学数据分析实战》，让你通过这本书一口气学完R语言。
作为一本R语言百宝书，本书作者长期在医学院校讲授医学统计学，具有丰富的教学经验；在介绍统计方法时，不拘泥于繁琐的细节，而是让你看到问题的本质和整体结构，并很快获取重要信息。上下滑动查看
第1章～第3章介绍了R语言的基本用法
第4章介绍了数据可视化
第5章介绍了基本的统计分析方法
第6章～第8章介绍了医学研究中常用的三种回归模型
第9章介绍了生存分析的基本方法
第10章～第12章介绍了几种常用的多元统计分析方法
第13章介绍了临床诊断试验的统计评价指标和计算方法
第14章介绍了在医学科研实践中常用的Meta分析
医学人需要用到的R语言操作，全覆盖！你不仅能掌握使用R及相关包快速解决实际问题的方法，还能更深入地理解数据分析。
先别说现在学不学，先收藏起来吃灰，遇到不会的再回来翻也是不错的选择。心动理由二：大量实战案例讲解，对零基础医学小白超友好手把手带你掌握R及相关包使用方法，快速解决实际问题的方法，还能更深入地理解数据分析。以医学数据为例，讲解如何使用R进行数据分析，结合大量精选的实例对常用分析方法进行了深入浅出的介绍，以帮助你解决医学数据分析中的实际问题。让有研究基础的医学生和零基础小白都能够轻松玩转R语言。书中不仅配有大量的案例解析和程序示例，每一章都配有练习题，书末附有习题的参考答案。这样安排，既方便教学，也方便了零基础小白及时检验自己的学习成果。书中示例和习题解答的源程序可以从异步社区下载，同时配套提供彩图。函数名的索引附在书后以方便读者速查。
适合人群：
01临床医学、公共卫生其他医学相关专业的本科生和研究生
02零基础想要学习R语言的入门者
03写论文急需用R语言统计和作图的科研人员
我们很难从小白一下子变成R语言高手，但是，从这本书开始，你将迈开R语言的第一步。快带走你的逆袭宝典——《R语言医学数据分析实战》!