In vguillemot/debuter: Le package de la formation DebuteR

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>",
  echo = TRUE, 
  dev = "svg"
)
library(dplyr)
library(ggplot2)

Nous nous présentons {.columns-2}

Vincent Guillemot

{width=75%}

• Biostatisticien
• Intégration de données

Amaury Vaysse

{width=75%}

• Bioinformaticien
• Analyse de données de séquençage

Quiz de bienvenue

Allez sur www.kahoot.it ou sur l'application Kahoot!

{width=100%}

Au programme {.bigger}

• Jour 1 : Bases de R
• Jour 2 : Manipulation de données
• Jour 3 : Réprésentations graphiques
• Jour 4 : Analyses statistiques de base
• Jour 5 : Analyse de vos propres données

Au programme... bis {.bigger}

Plutôt le matin

• Quiz du matin
• Explications avec exemples
• Exercices

Plutôt l'après-midi

• Quiz de l'après-midi
• Explications avec exemples
• Exercices
• Discussion de fin de journée

Au programme... ter {.bigger}

Avant le TP (dernier jour) :

• Entraînement à la maison (avec les tutos par exemple)
• Première version de l'analyse de vos données
• Préparation de questions pour le TP
• Discussion avec l'outil de votre choix (Slack, Teams ?)

ATTENTION

data.frame(
  x = 1, 
  y = 1, 
  text = "Le but est d'apprendre R,\n pas les statistiques") %>% 
  ggplot(aes(x, y, label = text)) + 
  geom_text(color = "steelblue", size = 10, fontface = "bold") + 
  theme_void()

Vous devez avoir une idée des analyses à réaliser sur vos données.

Déroulement du cours

Pour favoriser l'interactivité de ce cours, voici ce que je vous propose :

• Des quiz (Kahoot, cf. programme)
• Des exercices réguliers
• Les étudiant·e·s sont sollicités régulièrement
• Tutoriels interactifs pour s'entraîner "à la maison"

Des données simples... pour moi

Composition de produits alimentaires (https://ciqual.anses.fr/)

{width=100%}

Des données simples... pour moi

Nutriwi (https://www.nutriwi.com/)

{width=40%}

Mais aussi...

• La page du cours : https://vguillemot.github.io/debuter/
• Les présentations au format PDF (et HTML)
• Les exercices et leur solution
• Des tutoriels interactifs
• Des feuilles de triches

Ressources

• Les feuilles de triche de Rstudio (EN) de
  • dplyr (EN)
  • ggplot2 (EN)
• La page STDHA sur les couleurs (FR)
• R pour les débutants d'Emmanuel Paradis (FR)
• L'aide-mémoire de Julien Chiquet

moRe ! {.columns-2 .smaller}

• Livre R for Data Science : https://r4ds.had.co.nz/
• Livre R Cookbook : https://rc2e.com/
• Livre Modern Data Science with R : https://mdsr-book.github.io/mdsr2e/
• Livre Computational Genomics with R : https://compgenomr.github.io/book/
• Livre ggplot2: elegant graphics for data analysis : https://ggplot2-book.org/index.html
• Site de référence ggplot2 : https://ggplot2.tidyverse.org/reference/
• Extensions ggplot2 : https://exts.ggplot2.tidyverse.org/gallery/

• A ggplot2 Tutorial for Beautiful Plotting in R : https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/
• Package R patchwork : https://github.com/thomasp85/patchwork
• Livre Circular Visualization in R : https://jokergoo.github.io/circlize_book/book/
• Livre ComplexHeatmap : https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/
• Palettes de couleurs : https://github.com/EmilHvitfeldt/r-color-palettes

RNA-Seq {.columns-2 .bigger}

• Chaine YouTube StatQuest
• Site DoItYourself Transcriptomics : https://diytranscriptomics.com/
• Site RNA-Seqlopedia : https://rnaseq.uoregon.edu/

• Selecting between-sample RNA-Seq normalization methods from the perspective of their assumptions (Evans 2017) :

vguillemot/debuter documentation built on Oct. 8, 2024, 10:47 p.m.