第145期學(xué)習(xí)小組Day1筆記-楊沐籽

終于加入生信星球的學(xué)習(xí)班啦,以前多次想過踏入生信的領(lǐng)域卻缺乏合適的時間與合適的契機(jī)谅年,感謝生信星球這個誠意滿滿的學(xué)習(xí)班

任務(wù)一. 如何學(xué)習(xí)生信?

一. 掌握搜索技巧

學(xué)會搜索是學(xué)習(xí)任何新知識的第一步

1. 搜索引擎推薦

  • 谷歌-搜索精準(zhǔn)快捷,比某度不知強(qiáng)多少
  • 必應(yīng)-界面優(yōu)雅蚣抗,操作便捷
  • 蟲部落快搜-集主流搜索引擎于一體的神器

2. 專業(yè)教程搜索

  • 搜狗微信搜索-一鍵搜索所有公眾號文章带膜,不用一個一個公眾號里扒了
  • 搜狗知乎-一鍵搜索知乎平臺上所有相關(guān)文章,知乎與公眾號是教程大戶
  • 簡書-知識分享的好平臺术徊,教程巨多
  • github-極客必上的平臺,終極神器

二. 學(xué)會溝通交流

與人交談一次,往往比多年閉門勞作更能啟發(fā)心智鲸湃。思想必定是在與人交往中產(chǎn)生,而在孤獨中進(jìn)行加工和表達(dá)赠涮。——列夫·托爾斯泰

1. 什么時候需要溝通交流

  • 不是所有問題都要與他人溝通暗挑,自學(xué)能力是作為學(xué)習(xí)者的必備素養(yǎng)
  • 但學(xué)習(xí)不是閉門造車笋除,如果反復(fù)自我嘗試仍無法解決問題,則要果斷溝通

2. 和誰進(jìn)行溝通交流

  • 與水平比你低很多的人交流炸裆,恐怕很難會有收獲
  • 與水平比你高許多的人交流垃它,但對方不一定會有耐心解答所有問題
  • 因此,尋找與自己水平相當(dāng)?shù)娜藴贤ń涣魇亲詈线m的

3. 生信學(xué)習(xí)中如何進(jìn)行溝通交流

  • 問題要結(jié)合上下文,盡量完整嗤瞎,最好圖文并茂
  • 提出生信技術(shù)性問題,而非任何問題

任務(wù)二. 如何搭建學(xué)習(xí)平臺听系?

一. 相關(guān)軟件

  1. 瀏覽器:推薦谷歌Chrome瀏覽器(自用Firefox瀏覽器感覺也不錯)
  2. 電腦文件搜索:Windows系統(tǒng)自帶的搜索程序
  3. 快捷截圖軟件:snipaste(個人自用軟件FastStone Capture也非常好用)
  4. 電腦版微信:一方面?zhèn)魑募雌妫环矫鏈p少玩手機(jī)

二. 思維導(dǎo)圖

  1. 幕布
  2. xmind

三. 電子筆記-簡書markdown語言

「簡書」作為一款「寫作軟件」在誕生之初就支持了Markdown,Markdown 是一種「電子郵件」風(fēng)格的「標(biāo)記語言」

  1. 先設(shè)置markdown編輯器
  2. 新建一個文章-注意一定要在編輯界面中再點擊新建靠胜,否則無預(yù)覽選項


    Inked2022-11-08_165023.jpg

    Inked2022-11-08_165603.jpg
  3. markdown語法是有自己一套編輯規(guī)則掉瞳,在簡書平臺上搜索即可找到入門教程如下:獻(xiàn)給寫作者的 Markdown 新手指南

小結(jié)

  • 已掌握:生信學(xué)習(xí)的基本方法與平臺搭建
  • 需加強(qiáng):簡書中Markdown語言的熟練,比如代碼的引用

小練習(xí)-插入R語言代碼

S.OS<-Surv(time = N0_20201001_$OS,event = N0_20201001_$death)
cox.N0xian.EMLNs<-coxph(S.R0xian~N0_xianai$性別+N0_xianai$年齡分組+N0_xianai$大體分型+N0_xianai$腫瘤部位NEW+N0_xianai$吸煙+N0_xianai$手術(shù)方式ABCD+N0_xianai$pT病理類型ABC+N0_xianai$pT腫物大小cm賦值,N0_xianai$N2清掃個數(shù),data=N0_xianai)
Martin.N0xian.ETLNs<-residuals(cox.N0xian.ETLNs,type = "martingale",data=N0_xianai)
Figure.N0xian.EMLNs.martin<-ggplot(data = N0_xianai,aes(x=N0_xianai$全部清掃個數(shù),y=Martin.N0xian.ETLNs,colour=N0_xianai$是否死亡2))+geom_point(size=2.5,shape=1,alpha=.7)+xlab("ETLNs count")+ylab("Martingale Residuals")+theme_classic()+geom_smooth(se=FALSE,colour="black")+scale_color_discrete(guide=FALSE)+scale_x_continuous(breaks = seq(0,60,2),limits = c(0,60))+geom_hline(aes(yintercept=0),linetype="dashed")
ggsave(filename = "HR plot for ETLN.tiff",dpi = 600)
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
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