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Temario del curso
I. Introducción y preliminares
1. Descripción general
- Hacer que R sea más amigable, R y las GUI disponibles
- Rstudio
- Software y documentación relacionados
- R y estadísticas
- Uso interactivo de R
- Una sesión introductoria
- Obtener ayuda con las funciones y características
- R, distinción entre mayúsculas y minúsculas, etc.
- Recuperación y corrección de comandos anteriores
- Ejecución de comandos o desvío de la salida a un archivo
- Permanencia de datos y eliminación de objetos
- Good práctica de programación: Scripts autónomos, buena legibilidad, por ejemplo, scripts estructurados, documentación, markdown
- instalación de paquetes; CRAN y Bioconductor
2. Lectura de datos
- Archivos Txt (read.delim)
- Archivos CSV
3. Manipulaciones simples; Números y vectores + matrices
- Vectores y asignación
- Aritmética vectorial
- Generación de secuencias regulares
- Vectores lógicos
- Valores faltantes
- Vectores de caracteres
- Vectores índice; Selección y modificación de subconjuntos de un conjunto de datos
- Matrices
- Indexación de matrices. Subsecciones de una matriz
- Matrices de índice
- La función array() + operaciones sencillas en arrays, por ejemplo, multiplicación, transposición
- Otros tipos de objetos
4. Listas y marcos de datos
- Listas
- Construcción y modificación de listas
- Concatenación de listas
- Marcos de datos
- Creación de marcos de datos
- Trabajar con marcos de datos
- Adjuntar listas arbitrarias
- Administración de la ruta de búsqueda
5. Manipulación de datos
- Selección, subdivisión de observaciones y variables
- Filtrado, agrupación
- Recodificación, transformaciones
- Agregación, combinación de conjuntos de datos
- Formando matrices particionadas, cbind() y rbind()
- La función de concatenación, (), con matrices
- Manipulación de caracteres, paquete stringr
- Breve introducción a grep y regexpr
6. Más información sobre la lectura de datos
- Archivos XLS, XLSX
- Paquetes readr y readxl
- SPSS, SAS, Stata,... y otros formatos de datos
- Exportación de datos a txt, csv y otros formatos
6. Agrupación, bucles y ejecución condicional
- Expresiones agrupadas
- Instrucciones de control
- Ejecución condicional: sentencias if
- Ejecución repetitiva: bucles for, repetir y while
- Introducción a aplicar, aplicar, aplicar, aplicar
7. Funciones
- Creación de funciones
- Argumentos opcionales y valores predeterminados
- Número variable de argumentos
- Ámbito de aplicación y sus consecuencias
8. Gráficos sencillos en R
- Creación de un gráfico
- Parcelas de densidad
- Diagramas de puntos
- Parcelas de barras
- Gráficos de líneas
- Gráficos circulares
- Diagramas de caja
- Diagramas de dispersión
- Combinación de parcelas
II. Análisis estadístico en R
1. Distribuciones de probabilidad
- R como un conjunto de tablas estadísticas
- Examinar la distribución de un conjunto de datos
2. Comprobación de hipótesis
- Pruebas sobre una media poblacional
- Prueba de razón de verosimilitud
- Pruebas de una y dos muestras
- Prueba de ajuste Chi-cuadrado Go
- Estadístico de una muestra de Kolmogorov-Smirnov
- Prueba de rango firmado de Wilcoxon
- Prueba de dos muestras
- Prueba de suma de rangos de Wilcoxon
- Prueba de Mann-Whitney
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov
3. Comprobación múltiple de hipótesis
- Error de tipo I y FDR
- Curvas ROC y AUC
- Múltiples procedimientos de prueba (BH, Bonferroni, etc.)
4. Modelos de regresión lineal
- Funciones genéricas para extraer información del modelo
- Actualización de modelos montados
- Modelos lineales generalizados
- Familias
- La función glm()
- Clasificación
- Regresión logística
- Análisis discriminante lineal
- Aprendizaje no supervisado
- Análisis de Componentes Principales
- Métodos de agrupamiento (k-medias, agrupamiento jerárquico, k-medoides)
5. Análisis de supervivencia (paquete de supervivencia)
- Objetos de supervivencia en r
- Estimación de Kaplan-Meier, prueba de rangos logarítmicos, regresión paramétrica
- Bandas de confianza
- Análisis de datos censurados (censurados por intervalo)
- Modelos de Cox PH, covariables constantes
- Modelos de PH de Cox, covariables dependientes del tiempo
- Simulación: Comparación de modelos (Comparación de modelos de regresión)
6. Análisis de la varianza
- ANOVA de un factor
- Clasificación bidireccional del ANOVA
- MANOVA
III. Problemas trabajados en bioinformática
- Breve introducción al paquete limma
- Flujo de trabajo de análisis de datos de microarrays
- Descarga de datos de GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
- Procesamiento de datos (control de calidad, normalización, expresión diferencial)
- Parcela volcánica
- Ejemplos de custering + mapas de calor
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Testimonios (5)
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