2024年 09月 26 日— 2024 年 09 月 29 日

远程在线培训   (第一天数据及操作软件调试，共授课三天）

一、R 语言基本语法

1，R 语言介绍

2，R 的获取与安装

3，工作空间

4，输入和输出

5，R 包的安装、载入和使用

6，数据结构：向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表

7，数据的输入：文本、excel 等

8，答疑

二、R 语言统计

1，描述性统计的计算和可视化

2，相关性

3，t 检验：独立样本、非独立样本、多组比较

4，组间差异比较和可视化

5，回归

6，方差分析

7.主成分分析

8，答疑

1，散点图

2，折线图

3，相关图：散点、圈图、网络图

4. ggplot2 包绘图

5，复杂图形的绘制：火山图、热图、圈图、桑基图、生存曲线、ROC 曲线、诺莫图、upset 图、曼哈顿图、瀑布图、气泡图、小提琴图、韦恩图、雷达图、棒棒糖图、GSEA 富集图、森林图、PCA图等等。

6.R 语言高级图形的绘制

7.R 语言绘图代码的修改和调换

8，答疑

四、R 语言临床医学应用实战

1，R 语言分析肿瘤性疾病示例

TCGA 数据下载

TCGA 差异分析

功能富集分析

蛋白质互作网络分析

表达分析

生存分析

单因素 cox 回归分析

多因素 cox 回归分析

免疫分析

药敏分析

2，R 语言分析非肿瘤性疾病示例

GEO 数据下载

GEO 差异分析

功能富集分析

蛋白质互作网络分析

表达分析

lasso 回归分析

logistic 回归

预后风险预测

3. R 语言实现机器学习

二分类和多分类问题的线性模型

连续数值预测的决策树模型。

用于数据降维和特征选择

4. R 语言实现深度学习

疾病诊断与预测

医学图像分析

基因组学数据挖掘

五、R 语言临床医学应用解析

1，R 语言生存分析 COX 回归分析实战

2，R 语言进行疾病预测的随机森林算法

3，R 语言临床研究亚组的分析

4，R 语言疾病预测模型

5，R 语言分析基因表达数据识别疾病相关的基因

六、辅助课程

1.学后交流、微信群、QQ 群建立。

2.咨询、合作，技术团队深入探讨。

3.专题定制化内训。