2019年4月12日 Kyushu Bioinformatics Community 第1回勉強会 初心者セッション「Rをはじめよう」 菊竹 智恵 -- 日時；2019年4月12日（金）18:00〜19:40 場所；九州大学馬出キャンパス（総合研究棟105室） スケジュール： 18:00~18:05 趣旨説明 18:05~18:25 Rをはじめよう - 初心者セッション 18:25~18:45 p値の活用法 - 初心者セッション 18:45~19:00 簡単な自己紹介（参加者全員）＆休憩 19:00~19:20 機械学習を用いた全身性エリテマトーデス増悪の予測は可能か？ - give me advice 19:20~19:40 UCSC Genome Browser 入門 - 初心者セッション 【初心者セッション】 15分程度でbioinformatics初心者向けの基礎を学ぶための時間です（ウェブツールの使い方、プログラミング、統計等）。 【give me advice】 今困っていることや分からないことに関する5分程度のプレゼンを行い、参加者からアドバイスをもらうための時間です。 うまくいけば、今抱えている問題が解決するかもしれません。

1. Rをはじめよう

2. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの取り込み方
４．データの可視化

3. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

4. Rとは？
• 統計解析、可視化に特化したツール
• すべてタダで使える
• 書籍やWEB上の記事がたくさんある

5. Rのダウンロード
• 「http://cran.r-project.org/」からダウンロード

6. Rの標準インターフェイス
• ちょっと使いにくい…

7. RStudio
• 「https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/」
からダウンロード

8. RStudioの画面

9. RStudioの画面
Rのテキストエディタ
記述したコマンドを保存 Rのコンソール
実行したコードと結果を表示
変数リスト
Plot：作成したグラフ
Packages：Package情報
Help：Packagesのヘルプ情報
を表示

10. RStudioを始める前に
• 保存したRのコードが文字化けしてしまう場合があるので、保存用の文字
コードをUTF-8にしておく
• [Tools] > [Global Options…] > [コード] > [Saving] >
[Default text encoding]

11. RStudioの始め方
• [File] > [New File] > [R Script]
• 実行：「Ctrl」＋「Enter」
ここにコマンドを記載

12. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

13. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

14. Packageとは？
• ある処理や計算を行うためのコードライブラリ
• ものすごくたくさんの種類がある
• 生存時間解析：survival
• グラフの描画：ggplot2
︙
• 必要に応じて自分でインストールが必要

15. • 「Packages」に入力
• 「Install」をクリック
Packageのインストール
Packagesのタブをクリック

16. Packageのロード
• インストールしたパッケージを使うためにはロードが必要
> library(survival)

17. Bioconductor
• ゲノムデータ解析用の様々なパッケージを含む
• Rsubread：マッピング、リードカウント、SNPコール、構造変異検出…
• DESeq2、edgeR：発現量の解析
• GOstats、topGO：GO解析
• Rsamtools：samtoolsのR版
• org.Hs.eg.db：ヒトゲノムのアノテーションデータ
• chipseq、ChIPpeakAnno：ChIP-Seqの解析
︙
• インストール方法（Rのバージョンが3.5以上の場合）
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("Rsubread", version = "3.8")

18. Bioconductor
• http://bioconductor.org/

19. Help
• 「?関数名」で関数の使い方を見ることができる

20. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

21. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

22. read.table
• dat <- read.table("***.txt")
• 代表的なオプション
• header=T：1行目が列名の場合 / header=F：1行目がデータの場合
• sep=“,”：カンマ区切りの場合 / sep=“¥t”：タブ区切りの場合
• row.names=1:1列目を行名として使用
• na.strings=“NA”：欠損値がNA / na.strings=“”：欠損値が空白
• check.names=T：列名の頭に数字や記号を含む場合はTにしておく
• stringsAsFactors=F：文字列を含む場合はFにしておく

23. read.tableを使った読み込み例
• 食道がんの検査データ（空白区切りのテキストデータ）
• dat <- read.table("esoph.txt", header=T, sep="",
stringsAsFactors=F)

24. 読み込んだデータの確認
• 変数をクリックすると読み込ん
だデータを確認できる

25. もっと早く読み込みたい場合
• 大きなデータをread.tableで読み込もうとすると非常に時間がかかる…
• readr
• library(tidyverse)
• fread
• library(data.table)

26. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

27. MENU
１．Rとは？
２．パッケージの読み込み方
３．データの読み込み方
４．データの可視化

28. Rで作成できる様々なグラフ
• barplot：棒グラフ
• plot：散布図
• pie：円グラフ
• boxplot：箱ひげ図
• hist：ヒストグラム
• beeswarm：ドットプロット
• library(beeswarm)
• vioplot：バイオリンプロット
• library(vioplot)
• venn.diagram：ベン図
• library(VennDiagram)
• heatmap：ヒートマップ
• library(heatmap)

29. 作図例

30. グラフの出力
• pngで出力したい場合
png("fig.png")
plot(x, y)
dev.off()
• pdfで出力したい場合
pdf("fig.pdf")
plot(x, y)
dev.off()
• Rstudioの機能を使う場合

31. ggplot2
• より美しいグラフを作成する場合にはggplot2がおすすめ
> library(ggplot2)

32. 参考文献・参考サイト
• TOGOTV：生命科学分野のデータベー
スやツールの使い方を動画で紹介
• https://togotv.dbcls.jp/ajacs_text.h
tml
• (Rで)塩基配列解析：ゲノムデータをRで
ハンドリングするための膨大な資料あり
• http://www.iu.a.u-
tokyo.ac.jp/~kadota/r_seq.html