برمجة R للمعلوماتية الحيوية: تعلم الأساسيات

هل أنت مستعد للغوص في عالم المعلوماتية الحيوية الرائع؟ مرحباً بك على متن الرحلة! الدكتور VandenBrink، المعروف على نطاق واسع بالدكتور VDB، هنا ليقدم لك برمجة R وتطبيقاتها في المعلوماتية الحيوية. سواء كنت مبتدئاً أو لديك بعض المعرفة الخلفية، فإن هذا الدليل مصمم لإرشادك خلال الأساسيات بنبرة احترافية وترويجية.

مقدمة في برمجة R للمعلوماتية الحيوية

المعلوماتية الحيوية هي مجال سريع النمو يجمع بين البيولوجيا وعلوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات لتحليل وتفسير البيانات البيولوجية. للاستفادة من قوة هذا العلم متعدد التخصصات، فإن الإلمام بلغات البرمجة أمر ضروري. برمجة R، المعروفة ببساطتها وكفاءتها، هي نقطة انطلاق رائعة للمبتدئين.

لماذا برمجة R؟

R هي لغة موجهة للكائنات توفر مكتبات وأدوات واسعة لتحليل المعلوماتية الحيوية. بمرور الوقت، قد تجد أنه من المفيد توسيع مجموعة أدواتك لتشمل لغات مثل Python و SQL أو أدوات مثل Tableau. ومع ذلك، سنبدأ بأساسيات R لبناء أساس قوي.

إعداد RStudio

الخطوة الأولى في رحلتك مع R للمعلوماتية الحيوية هي إعداد RStudio، وهي واجهة مستخدم رسومية قوية تجعل إدارة مشاريع R أكثر سهولة. إليك نظرة عامة موجزة على واجهة RStudio:

• جزء السكريبت: هذا هو المكان الذي ستكتب فيه كود R الخاص بك.
• وحدة التحكم: هذا هو المكان الذي يتم فيه تقييم وتشغيل كودك.
• البيئة: يعرض هذا الجزء جميع المتغيرات والبيانات التي قمت بحفظها.
• الرسوم البيانية: هذا هو المكان الذي سترى فيه الإخراج الرسومي من كود R الخاص بك.

توثيق الكود الخاص بك

توثيق الكود أمر بالغ الأهمية للفهم والصيانة. استخدم رمز # في بداية السطر لإضافة تعليقات. إليك مثالاً على إضافة توثيقات للعمليات الحسابية البسيطة في R:

العمليات البسيطة

# This is how R does addition
12 + 6 # This will yield 18
 
# This is how R does subtraction
12 - 6 # This will yield 6

العمل مع المتغيرات

تُستخدم المتغيرات في R لتخزين البيانات. إليك كيفية تخزين البيانات ومعالجتها:

تخزين البيانات كمتغيرات

# Store a collection of days in a variable
days <- c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday")
 
# Displaying the fifth entry from the variable
days[5] # This will output "Friday"
 
# Display a range of entries
days[1:3] # This will output "Monday", "Tuesday", "Wednesday"

مقدمة في الدوال

الدوال هي مفهوم أساسي في R، تمكّن من أتمتة المهام المتكررة. سنغطي كلاً من الدوال المدمجة والمخصصة:

إنشاء دوال مخصصة

# Define a function
exampleFunction <- function(x, y) {
  x + 1
  y + 10
}
 
# Call the function
exampleFunction(2, 4) # This will output a list with values 3 and 14

الدوال المدمجة

توفر R العديد من الدوال المدمجة لمهام متنوعة:

استخدام الدوال المدمجة

# Exponential function
exp(2) # This will output approximately 7.389
 
# Logarithmic function
log(12, base=10) # This will output approximately 1.08

فهم هياكل البيانات

تدعم R هياكل بيانات متنوعة تساعد في تنظيم ومعالجة مجموعات البيانات. هيكلان مهمان هما المصفوفات والمصفوفات.

إنشاء مصفوفة

# Create an array
months <- array(c("January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", "September", "October", "November", "December"), dim = c(3, 4))
months

إنشاء Matrix

# Create a matrix
months_matrix <- matrix(c("January", "February", "March", "April", "May", "June", "July", "August", "September", "October", "November", "December"), nrow = 3, ncol = 4)
months_matrix

إطارات البيانات والقوائم

إطارات البيانات والقوائم جزء أساسي من المعلوماتية الحيوية، مما يسمح بمعالجة البيانات المعقدة.

إنشاء إطار بيانات

# Create a list of genes and their properties
genes <- c("HSPA4", "HSPA5", "HSPA8", "HSPA9", "HSPA1A", "HSPA1B")
nucleotides <- c(54537, 64914, 46478, 24131, 2400, 2517)
amino_acids <- c(840, 845, 719, 590, 641, 648)
 
# Create a data frame
hsps <- data.frame(genes, nucleotides, amino_acids)
hsps

الاستعلام عن إطار بيانات

# Query specific data
hsps[hsps$genes == "HSPA8", "amino_acids"] # This will output 719

الخلاصة

إتقان برمجة R للمعلوماتية الحيوية يفتح بوابة لتحليل البيانات المتقدم والاكتشاف العلمي. استمر في ممارسة هذه الأساسيات، وستكتشف تدريجياً الإمكانات الكاملة لأدوات المعلوماتية الحيوية.