資料視覺化在科研結果展示中佔有相當重要的地位，人們對圖形的理解和可接受程度往往遠比數字和表格要容易，而R無疑是資料視覺化工具中的佼佼者，下面是生信技能樹jimmy師兄推薦的關於在生物資訊學中如何使用R繪圖的課程：

作者是Maria Nattestad，生物資訊學專業的博士，為冷泉港的OMGenomics實驗室的創始人。

為什麼推薦這個課程

作者雖然是生物資訊學資料分析領域的實力戰將，但是卻扔能不忘初心，錄製並且整理這樣的初學者教程，而且把生物資訊學領域的資料特性高度整合到了R繪圖知識點裡面。不再是大家看到的其它R教程那樣視覺化一些商業金融網際網路資料，在學習的過程中能加上對生物資訊學的理解，包括基因組，染色體，基因結構，GWAS。BED,CNV,GFF等等。

而且課程非常簡潔，系統，絕不拖拉，不會耗費大家的時間。

當然，你首先得自己安裝好 R and RStudio

課程大綱

Lesson 1: A quick start guide — From data to plot with a few magic words

Lesson 2: Importing and downloading data — From Excel, text files, or publicly available data, this lesson covers how to get all of it into R and addresses a number of common problems with data formatting issues.

Lesson 3: Interrogating your data — Getting quick summary statistics and navigating data frames.

Lesson 4: Filtering and cleaning up data — Kicking out the data that annoys you and polishing up the rest

Lesson 5: Tweaking everything in your plots — Everything from color schemes to fonts to grid lines and tick marks, this lesson will show you how to change just about anything in a plot. Especially useful for creating plots for publication.

Lesson 6: Plot anything! — Quick guide to each plot type including which types of data fit into each one.

• Bar plots

• Scatter plots

• Box plots

• Violin plots

• Density plots

• Dot-plots

• Line-plots for time-course data

• Venn diagrams

Lesson 7: Multifaceted figures — Splitting up your data by some column into multiple plots arranged in rows, columns, or even tables.

Lesson 8: Heatmaps – How to create everything from simple heatmaps to adding different clustering and trees, partitions, and labels on the sides.

下載方式

本公開課程的所有的視訊，程式碼，測試資料，都是可以獲取的。videos, scripts, and example data.

雖然作者是以打賞的模式公開的，但是我看了看付款介面，不支援支付寶和微信，而粉絲群體裡面大部分是學生黨，即使原因湊幾塊錢也沒有美元信用卡，所以我這裡還是幫大家購買了，在後臺回覆繪圖即可獲取，同時希望大家能意思一下，我會收集好大家的捐贈，以美元信用卡形式交給作者。

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