R, Logiciel libre Présentation Importation Manipulation Description graphique Traitements automatiques. Découverte de
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- Bruno Fradette
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1 Découverte de David Causeur Laboratoire de Mathématiques Appliquées Agrocampus Ouest IRMAR CNRS UMR
2 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
3 Le système GNU Système GNU (extrait de
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5 Le système GNU Système GNU (extrait de Une alternative aux propositions commerciales
6 Le système GNU Système GNU (extrait de Une alternative aux propositions commerciales Logiciel libre (extrait de
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8 R, environnement libre d analyse statistique Téléchargement à partir de Le réseau CRAN
9 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
10 Démarrage de Environnement R
11 Démarrage de Environnement R Session de travail : opérations effectuées entre le démarrage et la sortie de R Entrées/sorties de données Production de tableaux de résultats Production de graphiques
12 Démarrage de Environnement R Session de travail : opérations effectuées entre le démarrage et la sortie de R Entrées/sorties de données Production de tableaux de résultats Production de graphiques Cadre minimal de travail Console : cœur de la session de travail Script(s) : espace de rédaction des commandes
13 Langage R Principe général > sortie = opération(entrée) Exemples help.start() x=2 y=sqrt(x) y objects()
14 Principe général Exemples help.start() x=2 y=sqrt(x) y objects() Langage R > sortie = opération(entrée) Exercice : Créer un script graphsqrt.r qui produit le tracé de la fonction f (x) = x pour 0 x 20
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16 Modulation des fonctionnalités de R Modules de fonctions : Packages Croissance exponentielle
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18 Le projet Bioconductor Projet interne à R (extrait de Installation de Bioconductor (version allégée) > source(" > bioclite()
19 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
20 Environnement Rcmdr Le package Rcmdr
21 Le package Rcmdr Environnement Rcmdr Importation des données poulets
22 Le package Rcmdr Environnement Rcmdr Importation des données poulets
23 Le package Rcmdr Environnement Rcmdr Importation des données poulets
24 Statistiques élémentaires
25 Statistiques élémentaires
26 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
27 Sélection d individus (lignes) Sélection d un individu > poulets[1,] Extraction de données Sélection de plusieurs individus > poulets[1:10,] > poulets[poulets$genotype=="g",]
28 Sélection d individus (lignes) Sélection d un individu > poulets[1,] Extraction de données Sélection de plusieurs individus > poulets[1:10,] > poulets[poulets$genotype=="g",] Sélection de variables (colonnes) Sélection d une variable > poulets[,1] > poulets[,"g1.6e.3.ddrt"] > poulets$g1.6e.3.ddrt Sélection de plusieurs variables (colonne) > poulets[,1:2] > poulets[,c("g1.6e.3.ddrt","g6.8v.3.ddrt")]
29 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
30 Boîtes de dispersion
31 Boîtes de dispersion
32 Boîtes de dispersion
33 Boîtes de dispersion multiples Exercice 1 : créer un graphique juxtaposant les boîtes de dispersion des expressions de chacun des 20 premiers gènes du tableau de données. Exercice 2 : créer un graphique juxtaposant les boîtes de dispersion des expressions de chaque biopuce.
34 Plan du cours 1 R, Logiciel libre 2 Présentation 3 Importation 4 Manipulation 5 Description graphique 6 Traitements automatiques
35 Automatisation d un calcul : moyenne et écart-type Fonctions d automatisation : apply(x,margin,fun) : applique la fonction FUN aux lignes (MARGIN=1) ou colonnes (MARGIN=2) de X Exercice : créer le vecteur moyennes des expressions moyennes par puces. by(data,indices,fun) : applique la fonction FUN aux colonnes de data par modalité du facteur INDICES Exercice : Calculer les différences δ de moyennes d expression entre génotype pour chaque gène. Calculer les écart-types σ d expression intra-génotype pour chaque gène. Montrer par un graphique de type xy-plot que δ et σ sont liés. Utiliser pour cela la fonction plot(x,y)
36 Exercice : Transformation de variables Créer un tableau de données (poulets2) de même structure que poulets dans lequel les données d expression sont obtenues par passage au log 2 (fonction log2 de ) des données de poulets. Reproduire le graphique montrant la relation entre δ et σ sur ces nouvelles données. Reproduire le graphique montrant les boîtes de dispersion par puce.
37 Automatisation d un traitement statistique : centrage sweep(x,margin,stats,fun="-") : standardise un tableau de données par application de la fonction FUN à une des marges du tableau x. La fonction FUN définit une opération impliquant une statistique STATS Exercice : Créer un tableau de données (poulets3) de même structure que poulets2 dans lequel les données d expression de poulets2 sont centrées par puce. Reproduire le graphique montrant la relation entre δ et σ sur ces nouvelles données. Reproduire le graphique montrant les boîtes de dispersion par puce.
38 Création d une fonction NomFonction = function(a1,a2,...) # Nom et arguments { # Début... # Corps return(sortie) # sortie est le résultat } # Fin Exercice 1 : créer la fonction qui calcule z = 1/(x + y). Exercice 2 : calculer les probabilités critiques des tests de comparaison des expressions moyennes par génotype pour chaque gène et donner la liste de ceux qui sont significatifs pour un seuil de 0.05.
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