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1、R语言对数学建模有帮助。特别是R专统计方面。数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程。
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2、R语言是个开源项目，具有强大的统计计算及制图能力，是大数据分析必备的工具，R语言正在被大多数数据分析师作为数据分析主要工具。Eviews：这是一个计量经济学常用软件，数学建模还是有不少题目和经济有关的。
3、可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。 第二，R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境，语法通俗易懂，很容易学会和掌握语言的语法。
4、R语言有着简单而明显的吸引力。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。
5、而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。
最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段组成，表示数据分布的情况。 一般用横轴(X轴)表示数据类型，纵轴(Y轴)表示分布(相应值的频数)情况。
R语言绘图系列：标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。
利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
步骤 新建一个空白的project，然后导入数据，可以粘贴复制，也可以用导入数据。请点击输入图片描述 选中数据--点 Plot Column/Bar/PieColumn，软件就会自动计算生成直方统计图。
eg：ggplot(TZP_new，aes(x=Cell_type，y=Percentage，fill=Cell_type))+geom_bar(stat=identity)+coord_flip()+guides(fill= F)其中，corrd_flip()选项即为把图像横向的参数。guides为调节图例隐藏的参数。
1、对Tko组中特异性下调的基因进行GO分析，发现这些基因在生物过程中显著富集，主要可分为有机酸/羧酸/脂质代谢过程、细胞对化学刺激的反应以及参与与共生体相互作用的宿主细胞的自噬(图7d)。
2、个人对富集分析的理解还是要有一堆基因才能做。 PPI分析 ：根据node degree筛选其中的hub基因（STRING和Cytoscape分析）。之后可以从hub基因中筛选与预后相关的基因。
3、通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。
4、可视化地图和节点-边属性浏览会打开很多可视化选择，比如把标签大小和富集得分或p-values进行连接。
5、你好！如果你努力工作，你可以使用 r 语言来收集和可视化遗传本体和路径，r 包可以是 gosim (去分析) ，或者集群剖析器(gokegg)2细胞景观的插件式联盟可以愚蠢地显示路径的图像，可以用来直接张贴(至少对于低分)。