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生物信息学习的正确姿势

NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。

1、rmarkdown简介

markdown是一种轻量级标记语言，它允许使用者可以通过简单的文本格式 编写文档，并且转换成html文档。markdown因为语法简单、上手容易，现在也越来越多的被文档编辑人员使用。有很多可以支持markdown编辑的应用软件，例如Mou、MarkdownEditor、Haroopad、Typora等，通过这些工具可以便捷的完成markdown文字录入，并且支持导出PDF、HTML等格式。

rmarkdown是R语言环境中提供的markdown编辑工具，运用rmarkdown撰写文章，既可以像一般的markdown编辑器一样编辑文本，也可以在rmarkdown中插入代码块，并将代码运行结果输出在markdown里。对于专注于用R语言写报告的数据分析师来说，rmarkdown既提高了数据分析工作的便捷性，也提高了数据分析报告的复用性。

2、rmarkdown的输出展示

2.1新建一个markdown项目

点击Rstudio左上角的新建项目，选择Rmarkdown文件格式，即可建立一个rmarkdown编辑文件 。在弹出的选项框里，可以申明rmarkdown的Title、Author以及默认的输出文件格式，一般可以选择HTML、PDF、Word格式，具体见下图。

markdown的结构

在新建的markdown文件里，主要包含三块内容：1.YAML、2.markdown文本、3.代码块。

1）YAML

YAML是Rmarkdown的头部文件(上图1位置)，YAML定义了rmarkdwon的性质，比如title、author、date、指定output文件类型等。

2）markdown文本

markdown文本是rmarkdown里的主要内容(上图3位置)，由编辑人员按照markdown语法自行编写文本内容，

3）代码块

rmarkdown的一个主要功能是可以执行文件内的代码块(上图2位置)，并将代码执行结果展示在markdown里。这对撰写数据分析报告带来了极大的便利。

R代码块一般通过{R}来插入，另外{}内还可以定义参数来控制代码块运行结果的输出格式。一般包括代码及运行结果的输出、图片表格格式定义等。代码块参数主要包括如下几类：

eval
eval控制了代码块是否执行。若设定为eval=TRUE，则markdown会执行代码块里的代码；若eval=FALSE，则markdown不会执行代码。

echo
echo参数控制了markdown是否显示代码块。若echo=TRUE，则表示代码块显示在markdown文档显示代码块；反之，代码块不出现在输出结果中。

collapse
collapse设置为TRUE或者FALSE.用来控制文本输出结果是否和代码块混在一起。

fig.show ：设置了图片输出方式

fig.show=‘asis’：表示plot在产生他们的代码后面

fig.show=‘hold’：所有代码产生的图片都放在一个完整的代码块之后

fig.show=‘animate’：表示将所有生成的图片合成一个动画图片

fig.show=‘hide’：表示产生所有图片,但是并不展示

fig.width：设置图片输出的宽度

fig.height：设置图片输出的高度

fig.align
设置图片位置排版格式，默认为left,可以为right或者center

fig.cap ：设置图片的标题

fig.subcap：设置图片的副标题

若markdown内的代码块存在一样的参数设置，则可以提前设计好全局的代码块参数。全局代码块通过knitr::opts_chunk$set函数进行设置，一般设置在YAML文件下方，具体见下图。

2.2markdown的图表输出

rmarkdown生成的表格，可以通过knitr包的kable()函数进行输出。以datasets包的rock数据集为例，在rmarkdown中输出rock数据集的表格(见下图)。

knitr::kable(head(rock), caption = 'rock数据',align='c')

除了用knitr::kable()输出表格，还可以kableExtra、huxtable等扩展包来美化表格。本文以kableExtra包为例，大致介绍rmarkdown中渲染表格的相关函数。

设置表格的宽度

x_html <- knitr:: kable(head(rock), "html")
kableExtra::kable_styling(x_html,bootstrap_options = "striped",
                    full_width = F)

设置表格的对齐方式

x_html <- knitr:: kable(head(rock), "html")
kableExtra::kable_styling(x_html,bootstrap_options = "striped",
                    full_width = F,
                    position = "left")

设置表格的字体大小

x_html <- knitr:: kable(head(rock), "html")
kableExtra::kable_styling(x_html,bootstrap_options = "striped",
                    full_width = T,
                    font_size = 20

设置表格的行与列

x_html <- knitr:: kable(head(rock), "html")
x_html <- kableExtra::kable_styling(x_html,
                           bootstrap_options = "striped",
                           full_width = T)
kableExtra::column_spec(x_html,1:2,
                  bold = T,
                  color = "white",
                  background = "#D7261E")

x_html <- knitr:: kable(head(rock), "html")
x_html <- kableExtra::kable_styling(x_html,
                           bootstrap_options = "striped",
                           full_width = T)
kableExtra::row_spec(x_html,1:2,
                  bold = T,
                  color = "white",
                  background = "#D7261E")

其它表格渲染

library(kableExtra)
data =  plyr::mutate(rock[1:10, ],
               perm = cell_spec(perm,"html",
               color = "white",
               bold = T,
               background = spec_color(1:10,
               end = 0.9,
               option = "A",
               direction = -1)),
  shape = ifelse(shape > 0.15,
             cell_spec(shape,
                     "html",
                     color = "white",
                     background = "#D7261E",
                     bold = T),
             cell_spec(shape, "html",
                    color = "green",
                     bold = T)))
x_html <-knitr::kable(data,"html", escape = F, align = "c")
x_html <-row_spec(x_html,0, color = "white", background = "#696969" )
kable_styling(x_html,"striped")

2.3markdown的主题格式

Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具，除了提供文档编辑、图表输出外，还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外，还可以通过加载prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。

rmdformats包

---
title: "建立你的markdown项目"
author: "R友舍"
date: "2020/9/1"
output:
  rmdformats::readthedown:
   self_contained: true
   thumbnails: true
   lightbox: true
   gallery: false
   highlight: tango
---

prettydoc包

---
title: "建立你的markdown项目"
author: "R友舍"
date: "2020/9/1"
output:
  prettydoc::html_pretty:
   theme: cayman
   highlight: github
---

tufte包

---
title: "建立你的markdown项目"
author: "R友舍"
date: "2020/9/1"
output:
  tufte::tufte_html: default
---

cerulean

---
title: "建立你的markdown项目"
author: "R友舍"
date: "2020/9/1"
output:
  html_document:
   theme: cerulean
   highlight: tango
---

2.4markdown的导出

rmarkdown的导出方法有两种，一种是依靠Rstudio手动导出，另一种是基于命令行的导出方式。

手动导出

手动导出方法很简单，在完成mardown编辑后，手动点击上图红圈内knit按钮，选择导出格式类型即可，Rstudio支持导出PDF、html、word三种类型。

命令行导出

命令行导出主要依靠rmarkdown::render实现，render函数主要包含如下几个参数：

input
指定需要导出的rmarkdwon文件地址

output_format
指定需要导出的文件类型，同样支持pdf、word、html等多种文件格式。若未指定output_format格式，则输出rmarkdown文件中output指定的格式类型。

3、生成可重复性报告

使用rmarkdown最大的便捷是可以作为可重复性报告模版，提高数据分析报告制作效率。使用人员可以提前制作好数据分析模版，对于同类数据分析问题，只需要自动切换数据来源，即可自动生成分析报告，极大的提高了数据分析人员的分析效率。

这里我们以datasets包为例，制作一个数据集的数据概览报告，并将该报告作为模版，对datasets包内指定数据集批量输出分析报告。

在制作可重复性报告前，首先需要建立分析模版，然后再通过自动加载数据的方式，自动化产出分析报告。首先我们先建立一份模版文件

在建立好一份分析模版后，还有两个问题需要解决：1:如何动态的将数据集传入到rmarkdown中，从而实现复用报告模版的效果；2:如何批量生成报告并导出。

要解决第一个问题，需要引用YAML里的params参数，render函数可以通过修改params参数，将数据传入rmarkdown中，从而实现动态调整rmarkdown里的数据。

如上图所示，先在YAML中设置好自定义参数名称name，然后再通过render函数将name值传入到markdown中，并通过params$name实现对数据集名称的调用。

name <-"airquality"
render("用rmarkdown定制你的数据分析报告/可重复分析报告/模版.Rmd",
      params = list(name=name),
      output_file = paste0(name,'数据集概览'),
      )

关于第二个问题，当设置好分析模版及依赖的参数后，只需要在rander函数外面循环传入参数即可，并将不通报告导出到指定文件夹内即可。

当我们要同时生成datasets数据集内airquality,mtcars,LifeCycleSavings三个数据集的分析报告时：

library(datasets)
name_list <-c("airquality","mtcars","LifeCycleSavings")
for(name in name_list){
  render("用rmarkdown定制你的数据分析报告/可重复分析报告/模版.Rmd",
       params = list(name=name),
       output_file = paste0(name,'数据集概览'),
  )
}

最终在目标路径下，即可看到已生成的三分报告，这样就实现了rmarkdown的重复性报告了。

往期精品(点击图片直达文字对应教程)

原文地址：https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/108396310?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168905959516800227485936%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=168905959516800227485936&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-22-108396310-null-null.142^v88^control,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=markdown