スキップしてメイン コンテンツに移動

!他の言語とセットでどうぞ

[[最もタメになる「初心者用言語」まとめ|http://generation1986.g.hatena.ne.jp/ukstudio/20080204/1202113687]] (リンクされた,THX)

うっかりTwitterで[[乗りおくれた! 最もタメになる「初心者用言語」は R。ってもう誰か書いた?|http://twitter.com/dritoshi/statuses/676548832]]とかつぶやいたら,
[[@dritoshi 書いて!|http://twitter.com/syou6162/statuses/676551442]]って言われたので,ムリがあるけど俺,がんばった.

[[R|http://www.r-project.org/]]

筋は悪くないよ.CLOSから取り入れた総称的関数が大活躍だし.なのにカッコカッコしてない! もちろんオブジェクト指向プログラミングもできるしユニットテストもあるよ.統計言語だからデータ構造も豊富! ガベコレもあるよ.無名関数もあるよ.例外処理,遅延評価,関数クロージャ,再帰もできるし,自在にベクトル計算ができるから複雑なループを作らなくてもいいよ.applyかわいいよapply

(なんかまともだ,ということしか言ってないな.初心者向けとかの話じゃないwww)

プログラムや関数を作ってみたけどデータがないよ,自分でなんとかしろって初心者に全然やさしくない.Rのほんどの関数にはサンプルデータが付いているよ.example()に関数を渡すだけで,その関数がサンプルデータを使って実行されるよ.
> example(t.test)

ソースを読むことがプログラミング上達にかかせないことは異論がないよね.R関数の多くはRで書かれている.しかも単に関数名を打つとそのコードがずらずら表示さえるよ.他の言語ではこうはいかないよね.

JSとかでグラフを書くライブラリとかがホッテンリストとかいっちゃうけどそのあたりは本職.データ構造が違っても同じ名前の関数で良い具合のグラフを出してくれるよ.総称的関数のおかげだね.あと地味に重要なことだけどGDとかImageMagickのインストールで泣くこともないよ.

Rはライブラリがすごく豊富.様々な統計解析から画像解析,SOAPのライブラリまでいろいろあるよ.PerlのCPANみたいに[[CRAN|http://cran.r-project.org/]]というのがあって,依存関係を見ながらネットワークインストールとか余裕だよ.しかも複雑になりすぎたCPANみたいにインストールが失敗することが少ないよ.しかも統計科学の最先端の研究成果ががんがんCRANに登録されるよ
> install.package(hogehoge)

GUIの付いた専用シェルがバイナリで容易されているので,普通のソフトをインストールするのと手間は変わらないよ.環境変数がどうとかそんなことは知らなくてもすぐに使えるよ.

Rって検索しにくい >< でも心配なーい.http://www.okada.jp.org/RWiki/ とか http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/ とか http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html とか見てごらんよ.なにこの充実ぶり.やばすぎ.

他の言語は「仕掛け」を作るのは得意だけど「分析」とかは苦手.仕掛けを作ったら分析して,その分析からまた何か新しいものを作る.Rを覚えるとほかの言語との相乗効果がでるよ.「タメ」になるよ,きっと.

とりあえずリゲスを読んどけ.つ {{isbn '4431712186

追記: あと言語オタクなMatzさんとかでもRとかOctaveとかScilabとかMatlabとかMathematicaとかは追ってなさそうだからパイオニアになれるよ.そしていつか言語作っちゃいなYO!

コメント

このブログの人気の投稿

シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ

FASTQ/A file からシーケンスアダプター配列やプライマー配列を除くためのプログラムをまとめてみる。 まず、配列の除去には大別して2つの方向性がある。ひとつは、アダプター配列を含む「リード」を除いてしまう方法。もうひとつは除きたい配列をリードからトリムする方法である。後者のほうが有効リードが増えるメリットが、綺麗に除ききれない場合は、ゲノムへのマップ率が下がる。 気をつける点としては、アダプター/プライマーの reverse complement を検索するかどうか。paired end の際には大事になる。クオリティでトリムできるものや、Paired-end を考慮するものなどもある。アダプター/プライマー配列の文字列を引数として直接入力するものと、multi fasta 形式で指定できるももある。 From Evernote: シーケンスアダプタ配列除去ツールまとめ TagDust http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/nexalign-1.3.5.tgz http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/21/2839.full インストール: curl -O http://genome.gsc.riken.jp/osc/english/software/src/tagdust.tgztar zxvf tagdust.tgz cd tagdust/ make sudo make install rehash 使いかた: tagdust adapter.fasta input.fastq -fdr 0.05 -o output.clean.fastq -a output.artifactual.fastq 解説: 入出力形式は fastq/a が使える。リード全体を除く。速い。アダプター配列を fasta 形式で入力できるのが地味に便利で、これに対応しているものがなかなかない。Muth–Manber algorithm (Approximate multiple ...

ChIP-seq の Peak calling tool を集めたよ

ほかにもあったら教えてください。プログラム/プロジェクト名がツールのプロジェクトサイトへのリンク。その論文タイトルは論文へのリンクになっています。 ツール名の50音順です。 CCCT -  A signal–noise model for significance analysis of ChIP-seq with negative control , chipdiff と同じグループ CisGenome -  CisGenome: An integrated software system for analyzing ChIP-chip and ChIP-seq data . ChromSig -  ChromaSig: a probabilistic approach to finding common chromatin signatures in the human genome. ChIPDiff -  An HMM approach to genome-wide identification of differential histone modification sites from ChIP-seq data ChIP-Seq Analysis Server FindPeaks -  FindPeaks 3.1: a tool for identifying areas of enrichment from massively parallel short-read sequencing technology. Version 4.0 is out. GLITR -  Extracting transcription factor targets from ChIP-Seq data HPeak -  HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data MACS -  Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS). PeakSeq -  PeakSeq enables systematic scoring of ChIP-seq experimen...

ふりかえり

2013年4月に独立して7年目が終わろうとしている。ざっくりこれまでの研究を振り返る。 2013年から2017年の4年はフルスタックのゲノム科学、ゲノムインフォのラボを立ち上げることに集中していた。しかも人様が作った技術のユーザとして研究するのではなく、新しい技術を開発できるラボを目指した。ウェットの開発については、ドライのPIであっても本物を創りたいと考えたので世界最強や唯一の技術を目指した。特に1細胞ゲノム科学に注力した。そのためにまずグラントを取り仲間を集め技術を作った。幸いウェットは元同僚を中心に、ドライはドクター新卒の優秀な人材に囲まれた。並行して開発した実験やデータ解析技術を応用するため、データ生産や共同研究を支えるチームも作った。 2015年ぐらいからドライの論文が少しずつ出始め、2018年にはウェットのフラッグシップとなる技術RamDA-seqとQuartz-Seq2の2つ出版された。2021年1月現在、これらはそれぞれ世界唯一と世界最高性能の2冠である。これが達成できた大きな理由のひとつは、反応原理を徹底的に理解し制御するというチームやそのメンバーの特性にある。ここは世界最高レベルだと確信している。 2017-2018年はラボの移転がありウェットの開発や実験が大きく停滞した。その間ドライのチームががんばってくれて2019-2020年にはドライ研究の収穫の時期がきた。またRamDA-seqの試薬キット化・装置化、Quartz-Seq2とそのデータ解析技術での起業、実験試薬や道具の上市など社会実装の年でもあった。実験が少なくなった分、ウェットのメンバーの解析技術がかなり向上した時期でもある。これはウェットとドライがうまくコミュニケーションできる証拠でもある。 2019-2020年はウェット技術のフラッグシップを駆使した共同研究がいくつか花咲いた。主に「再生医療分野」への応用と「細胞ゆらぎと転写制御の謎」に迫る基礎的なテーマが対象で、もともと1細胞ゲノム科学を始めたときに目標としたものだった。 並行してゲノムデータの科学計算環境のインフラ開発に注力してきた。beowulf型PCクラスタからクラウドの移行やハイブリッド化、DevOpsによる自動構築、ワークフロー言語の導入、動的レポート生成などの導入・開発を行いこれらを日常的に使うラボになった。これらはNI...