生物信息神奇網站系列（十七）：Bioconductor Workflows

編者按

bioconductor是R語言一種重要的項目，是專門利用R處理生物數據，類似於biopython與bioperl等，不過Bioconductor功能更加強大，不只是輔助處理一些生物數據。而是有些生物數據可以完成一整套分析內容，例如晶元數據和RNAseq數據等。Bioconductor分成獨立的軟體演算法，實驗數據，注釋三部分，這三部分可以組合起來，完成一個完整的數據分析過程，不過Bioconductor的擴展包很多，學習難度較大，不過裡面提供了很多完整的workflows，利用workflows學習起來更容易。

十七：Bioconductor Workflows

http://www.bioconductor.org/help/workflows/

1、打開Bioconductor workflows網址，這些workflows會按照功能分成8個大類，根據自己數據分析類型，選擇對應的鏈接，例如是基因表達數據還是單細胞數據。

2、一般最常用的是基因表達，基因表達其實包括晶元和RNAseq，其實Bioconductor最早就是用來分析晶元數據的，因為R擅長處理矩陣，而晶元數據恰好就是「矩陣」。

3、我們以Gene Expression中第一個workflow為例，這個是利用Deseq2包來分析RNAseq數據的例子，點開之後其實是一遍文獻，這是這種workflow另一個顯著的特點，它本身是一篇文獻，也是包含腳本數據和講解的技術文檔。

4、可以照著腳本文檔介紹一步步進行操作，完成整個分析流程，文檔非常詳盡。

5、完成前面操作，第六步只需一條命令即可進行RNAseq差異表達基因的分析。

6、同樣workflows中也包含很多數據可視化的案例

7、同樣也包含了基因注釋部分，注釋也是Bioconductor包三大分類中重要一項。

8、每個案例最後會給出本workflows所使用的工具以及版本，方面進行重複試驗。順便吐槽一下，使用Bioconductor一個討厭的地方就是擴展包之間千絲萬縷的聯繫。