本文写于观看生信技能树公众号（vx: biotrainee）的七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章（第1到6步）一文后，感觉生信技能树优秀学徒的工作十分吸引人，就自己动手复现了一次。

Step 00 问题概述

本文的任务是全代码复现一篇paper，标题为 ：Co-expression networks revealed potential core lncRNAs in the triple-negative breast cancer. PMID：27380926

ref： 生信技能树–七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章（第1到6步）

我们复现的文章是对8名乳腺癌的患者的转录组测序数据的分析。复现测序的流程恐怕不太现实，但是我们可以通过TCGA数据库中的肿瘤数据复现文章的数据分析流程。

本文的分析流程包括：

• 下载数据

• 数据清洗

• 质量控制

• 差异分析

• 注释mRNA,lncRNA

• 富集分析

至于WGCNA分析在本文就不再复现了，有兴趣的同学也可以查阅生信技能树的文章七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章（第七步WGCNA）

学习最好的方式就是分享。

最近看到一个在R上进行的RNA-seq 分析流程，恰好自己也有过RNA-seq分析的经验，所以就想结合以前的经验分享这个流程出来。
P.S. RNA-seq 分析有多种流程，本文仅是举出其中一个例子，抛砖引玉。

本文将要介绍的是由Combine Australia所提供的一个针对有参基因组的基因差异表达分析流程。

在R语言的可视化工具中，ggplot2无疑是一款简洁、强大、优雅的工具。本文简单介绍ggplot2的用法

最近学习到Linux的管道符 | 可以将左侧的输入传递给右侧的函数处理，这种从左到右的函数处理方式看着就让人很舒服，想起R中其实也有这种类似的管道符 – %>% 。因此，就在这篇文章谈谈%>%的基本特点和包含它的包magrittr

magrittr - Ceci n’est pas un pipe.

Ceci n’est pas un pipe 是一句法语，翻译过来的意思是 “这不是管道符”。

本文将介绍dplyr包中几个基础的函数，掌握后可以应付一些基础的数据处理工作了，包括：

• filter()：筛选出包含特定值的数据，类似excel的ctrl + F
• arrange() ：重新排序数据框中的行
• select() ：按名称选取变量
• mutate()：使用现有变量创建新变量
• %>%: 管道符，将左侧的变量或函数返回结果传递到右侧

chi-squared test

χ2检验主要有三个用途：单样本方差的同质性检验、独立性检验和适合性检验。适合性检验和独立性检验都是应用于离散型资料的假设检验，其基本原理是通过χ2值的大小来检验观测值（observed value, O）**与理论值（expected value, E）**之间的偏离程度。

在本文中，我们先介绍独立性检验和适合性检验在R语言当中的应用。

方差同质性检验 : 检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法。

本文介绍的是使用F-test进行方差同质性检验的方法。要注意，任何F-test都是对两个方差进行比较，但是方差同质性检验特指通过对两个样本方差的比较来判断两个正态分布的总体方差是否相等、

Student’s test —— 简称t-test，据说是作者当年为避风头而用“学生”这一笔名，所以就将该种方法称为学生检验了。

R语言是以向量化编程而闻名的。因此R的for循环相比于向量化操作而言有时候会较慢。

在众多编程语言中，大家都会接触到判断语句，各种条件的判断有助于我们根据不同的情况作出不同的选择，那么R又是如何在条件的十字路口作出判断呢？下面将以《R语言入门与实践》中的一个例子展开。