课程大纲

Syllabus

基本信息

项目	内容
课程名称	R与(R)Markdown基础
英文名称	R and (R)Markdown Fundamentals
授课对象	生物医学信息系本科生/研究生
先修课程	计算机基础、生物统计学
授课教师	王诗翔副教授
开课单位	中南大学

学时说明：每学时 = 45分钟

课程目标

完成本课程后，学生将能够：

知识目标
- 掌握R语言的基本数据类型、结构及操作方法
- 理解R包的生态体系，熟练使用核心包进行数据处理
- 掌握Markdown与R Markdown的语法规范
- 了解Quarto等现代可重复性研究工具
能力目标
- 能够独立编写R脚本解决生物医学数据处理问题
- 能够使用R Markdown/Quarto撰写规范的科研报告
- 具备初步的可重复性研究实践能力
素质目标
- 建立良好的代码规范意识和版本控制习惯
- 培养批判性思维和自主学习能力
- 增强团队协作与学术沟通能力

教学内容与安排

理论讲授（2学时 = 90分钟）

序号	主题	内容要点	时长
1	R语言基础入门	R语言简介与安装；RStudio环境；基础数据类型（向量、矩阵、数组、数据框、列表）；基本运算与函数；R包生态简介	50分钟
2	R Markdown基础	Markdown语法；R Markdown文档结构；代码块与输出控制	25分钟
3	现代报告工具	Quarto简介；可重复性研究原则与工具	15分钟

合计：2学时（90分钟）

实验教学（2学时 = 90分钟）

序号	实验名称	内容	时长
1	R基础编程实验	数据类型操作；条件与循环；函数编写；基础统计计算	45分钟
2	R Markdown报告编写	创建完整分析报告；表格与图片插入；多格式输出	45分钟

合计：2学时（90分钟）

总计：4学时（180分钟）

详细教学计划

理论讲授：R语言基础与报告撰写 (2学时)

学习目标

了解R语言的特点与应用领域
掌握R的五种基本数据类型
熟练使用向量化操作
了解R包生态系统
能够编写简单的R Markdown文档

讲授内容：

R语言概述（10分钟）
- R的发展历程与特点
- R在生物信息学研究中的应用
- R环境搭建（R与RStudio安装）
基础数据类型（25分钟）
- 向量（numeric, character, logical, factor）
- 矩阵与数组
- 数据框（data.frame）
- 列表（list）
- 索引与向量化运算
控制流与函数（10分钟）
- 条件语句：if, else, ifelse
- 循环语句：for, while
- 函数定义与调用
R包生态简介（5分钟）
- CRAN与Bioconductor
- 包安装与加载
- tidyverse生态概览
R Markdown基础（25分钟）
- Markdown基础语法
- R Markdown文档结构
- 代码块与输出控制
- 参数化报告
现代报告工具（15分钟）
- Quarto简介
- 可重复性研究原则
- 环境管理与版本控制

参考教材与资源

主要教材

《R数据科学》 (R for Data Science)
Hadley Wickham, Garrett Grolemund 著；陈光欣译
人民邮电出版社，2018
《R Markdown权威指南》
Yihui Xie 等著
CRC Press，2020
《R语言实战》 (R in Action)
Robert Kabacoff 著；王小宁等译
人民邮电出版社，2021

在线资源

软件环境

R >= 4.3.0
RStudio >= 2023.06
Quarto >= 1.3

课程拓展

本课程是生物医学信息系课程体系的基础模块，后续可衔接：

后续课程	衔接内容
转录组数据分析	RNA-seq数据处理、差异表达分析
基因组突变分析	突变检测、注释与可视化
生物信息学算法	R实现生物信息学算法
系统生物学	网络分析与建模

学术诚信

本课程要求严格遵守学术诚信规范：

作业独立完成，禁止抄袭
代码引用需注明来源
鼓励合作讨论，但禁止直接复制他人代码
违反者按学校规定处理

联系信息

授课教师：王诗翔副教授
单位：中南大学 · 生物医学信息系
邮箱：wangshx@csu.edu.cn
实验室主页：https://wanglabcsu.github.io/
GitHub：https://github.com/WangLabCSU

--- title: "课程大纲" subtitle: "Syllabus" --- ## 基本信息 | 项目 | 内容 | |------|------| | **课程名称** | R与(R)Markdown基础 | | **英文名称** | R and (R)Markdown Fundamentals | | **授课对象** | 生物医学信息系本科生/研究生 | | **先修课程** | 计算机基础、生物统计学 | | **授课教师** | 王诗翔副教授 | | **开课单位** | 中南大学 | **学时说明**：每学时 = 45分钟 ## 课程目标完成本课程后，学生将能够： 1. **知识目标** - 掌握R语言的基本数据类型、结构及操作方法 - 理解R包的生态体系，熟练使用核心包进行数据处理 - 掌握Markdown与R Markdown的语法规范 - 了解Quarto等现代可重复性研究工具 2. **能力目标** - 能够独立编写R脚本解决生物医学数据处理问题 - 能够使用R Markdown/Quarto撰写规范的科研报告 - 具备初步的可重复性研究实践能力 3. **素质目标** - 建立良好的代码规范意识和版本控制习惯 - 培养批判性思维和自主学习能力 - 增强团队协作与学术沟通能力 ## 教学内容与安排 ### 理论讲授（2学时 = 90分钟） | 序号 | 主题 | 内容要点 | 时长 | |:----:|------|----------|:----:| | 1 | **R语言基础入门** | R语言简介与安装；RStudio环境；基础数据类型（向量、矩阵、数组、数据框、列表）；基本运算与函数；R包生态简介 | 50分钟 | | 2 | **R Markdown基础** | Markdown语法；R Markdown文档结构；代码块与输出控制 | 25分钟 | | 3 | **现代报告工具** | Quarto简介；可重复性研究原则与工具 | 15分钟 | **合计：2学时（90分钟）** ### 实验教学（2学时 = 90分钟） | 序号 | 实验名称 | 内容 | 时长 | |:----:|----------|------|:----:| | 1 | **R基础编程实验** | 数据类型操作；条件与循环；函数编写；基础统计计算 | 45分钟 | | 2 | **R Markdown报告编写** | 创建完整分析报告；表格与图片插入；多格式输出 | 45分钟 | **合计：2学时（90分钟）** **总计：4学时（180分钟）** ## 详细教学计划 ### 理论讲授：R语言基础与报告撰写 (2学时) ::: {.callout-note} #### 学习目标 - 了解R语言的特点与应用领域 - 掌握R的五种基本数据类型 - 熟练使用向量化操作 - 了解R包生态系统 - 能够编写简单的R Markdown文档 ::: **讲授内容：** 1. **R语言概述**（10分钟） - R的发展历程与特点 - R在生物信息学研究中的应用 - R环境搭建（R与RStudio安装） 2. **基础数据类型**（25分钟） - 向量（numeric, character, logical, factor） - 矩阵与数组 - 数据框（data.frame） - 列表（list） - 索引与向量化运算 3. **控制流与函数**（10分钟） - 条件语句：if, else, ifelse - 循环语句：for, while - 函数定义与调用 4. **R包生态简介**（5分钟） - CRAN与Bioconductor - 包安装与加载 - tidyverse生态概览 5. **R Markdown基础**（25分钟） - Markdown基础语法 - R Markdown文档结构 - 代码块与输出控制 - 参数化报告 6. **现代报告工具**（15分钟） - Quarto简介 - 可重复性研究原则 - 环境管理与版本控制 ## 参考教材与资源 ### 主要教材 1. **《R数据科学》** (R for Data Science) Hadley Wickham, Garrett Grolemund 著；陈光欣译人民邮电出版社，2018 2. **《R Markdown权威指南》** Yihui Xie 等著 CRC Press，2020 3. **《R语言实战》** (R in Action) Robert Kabacoff 著；王小宁等译人民邮电出版社，2021 ### 在线资源 - [R for Data Science (在线版)](https://r4ds.had.co.nz) - [R Markdown Cookbook](https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/) - [Quarto官方文档](https://quarto.org/docs/) - [Bioconductor](https://www.bioconductor.org/) ### 软件环境 - R >= 4.3.0 - RStudio >= 2023.06 - Quarto >= 1.3 ## 课程拓展本课程是生物医学信息系课程体系的基础模块，后续可衔接： | 后续课程 | 衔接内容 | |----------|----------| | **转录组数据分析** | RNA-seq数据处理、差异表达分析 | | **基因组突变分析** | 突变检测、注释与可视化 | | **生物信息学算法** | R实现生物信息学算法 | | **系统生物学** | 网络分析与建模 | ## 学术诚信本课程要求严格遵守学术诚信规范： - 作业独立完成，禁止抄袭 - 代码引用需注明来源 - 鼓励合作讨论，但禁止直接复制他人代码 - 违反者按学校规定处理 --- **联系信息** - 授课教师：王诗翔副教授 - 单位：中南大学 · 生物医学信息系 - 邮箱：wangshx@csu.edu.cn - 实验室主页：https://wanglabcsu.github.io/ - GitHub：https://github.com/WangLabCSU