زبان برنامه نویسی R و RStudio و ارتباط آن با علوم زیستی

نرم افزار زبان برنامه نویسی R و RStudio شاید مهترین نرم افزار تحلیل و تفسیر اطلاعات علوم مختلف مانند پایگاه‌های اطلاعاتی علوم زیستی باشد. در این بخش به معرفی زبان برنامه نویسی R و RStudio و همچنین نرم افزارهای مرتبط با زبان برنامه نویسی R و RStudio و استفاده از این نرم افزار قدرتمند در تجزیه و تحلیل داده‌های رشته‌های علوم زیستی مانند کلیه رشته‌های علوم پزشکی، انواع رشته‌های زیست شناسی مانند زیست شناسی گیاهی، زیست شناسی جانوری، زیست شناسی دریا، زیست شناسی سلولی و ملکولی، بیوشیمی، ژنتیک انواع رشته‌های علوم کشاورزی مانند خاکشناسی، اصلاح نباتات، تکنولوژی علوم باغبانی، بیوتکنولوژی و منابع طبیعی مانند علوم محیط زیست، علوم شیلات، مرتع و آبخیزداری و هر رشته‌ای که نیاز به تحلیل داده‌ها دارد، پرداخته می‌شود.

نرم افزار زبان برنامه نویسی R و RStudio

یکی از مهمترین نرم‌افزارهای پایش اطلاعات منابع و پایگاه‌های اطلاعاتی نرم‌افزار دوست داشتنی R می‌باشد. حجم بالای اطلاعات، وجود ابرداد‌ه‌ها و دیتابیس‌های علوم زیستی نیازمند تحلیل‌های درست با استفاده از دانش نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های علوم زیستی و زیست محیطی، مانند نرم افزار زبان برنامه نویسی R و RStudio است. به همین دلیل توسعه استفاده از ابزارهای روش‌های شناخت داده‌های علوم زیستی، ارزیابی و تفسیر و طبقه‌بندی داده‌های زیست شناسی و اجرای این اطلاعات به صورت شبیه‌ساز سازی شده و مدلی از واقعیت با استفاده از نرم‌افزارهای پایش اطلاعات مانند نرم افزار زبان برنامه نویسی R برای تمامی تحقیقات علوم زیستی اعم از علوم پزشکی شیمی، زیست شناسی و تحلیل ژنوم و محصول ژنتیکی و دانش علوم کشاورزی و منابع طبیعی لازم و ضروری است.

تاریخچه و شکل‌گیری زبان برنامه نویسی نرم افزار R و RStudio

زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند زبان برنامه نویسی R و RStudio برای تجزیه و تحلیل داده‌های علوم زیستی از صفحه گسترده‌هايي مانند اكسل، سيستم‌هاي مبتني بر GUI كه نقطه كليك مي باشند (مانند SPSS) گرفته تا سيستم هاي داده كاوي و نرم‌افزارهاي مبتني بر روش گروهي مانند SAS وجود دارد اما به مانند زبان برنامه نویسی R قابلیت گسترش آنچنانی ندارند و تکمیل آنها برای استفاده در تحلیل داده‌های علوم زیستی نیازمند هزینه و وقت زیادی است.

شکل‌گیری زبان برنامه نویسی R برای تحلیل داده‌های مختلف اعم از داده‌های علوم زیستی به حدود 20 تا30 سال پیش بر می‌گردد، زبان برنامه نویسی نرم افزار R توسعه یافته زبان برنامه نویسی S (اسکیم (به انگلیسی: Scheme) که در دهه ۷۰ در آزمایشگاه هوش مصنوعی دانشگاه MIT توسط توسعه دهندگانش، Guy L. Steele و Gerald Jay Sussman به وسیله یک سری از یادداشت‌هایی که حالا به عنوان مقالات لاندا شناخته می‌شوند توسعه و انتشار داده شد) است که نخستین بار توسط دانشگاه بل در سال 1976 نوشته شد. در سال 1995 نسخه اولیه زبان برنامه نویسی R توسط Ross lhaka و Robert Gentleman در دانشگاه اوکلند، کشور نیوزلند توسعه داده شد و در حال حاضر زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R و RStudio توسط گروهی از متخصصان علم آمار به نام تیم هسته نرم‌افزار R با صفحه‌ای به آدرس  www.r-project.org  در حال توسعه فعال می‌باشد.

مقایسه استفاده از پایتون و زبان برنامه‌نویسی R و RStudio در علوم زیستی

 مقایسه‌ی زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی بحث جدیدی نیست. هر زبان برنامه‌نویسی ویژگی‌ها،‌ نقاط قوت و ضعف خاص خودش را دارد. این بخش به مقایسه دو زبان برنامه‌نویسی بسیار مهم و پرکاربرد Python زبان برنامه‌نویسی و زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R اختصاص دارد.

شاید مقایسه زبان برنامه‌نویسی پایتون و هیچ زبان دیگری این‌قدر مهم نباشد. زبان برنامه‌نویسی پایتون و زبان برنامه‌نویسی R دو رقیب بسیار سرسخت هستند چون هر دو زبان برنامه نویسی در تحلیل داده کاربرد دارند. درواقع، در پروژه‌های Data Science (علم داده یا داده‌ها) از زبان برنامه‌نویسی پایتون و زبان برنامه‌نویسی R می‌توان استفاده کرد. زبان برنامه‌نویسی پایتون نقشی تعیین‌کننده در تاریخ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز داشته است. اما زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R و RStudio را دانشگاهیان و متخصصین آمار ساختند که از آن می‌توان در تحلیل رشته‌های علوم زیستی مانند کلیه رشته‌های علوم پزشکی، انواع رشته‌های زیست شناسی و بسیاری از رشته‌های علوم کشاورزی و منابع طبیعی استفاده کرد. آن‌ها به‌خوبی می‌دانستند که‌ نمایش‌دادن آمارهای داده‌های علوم زیستی و نتیجه‌ی تحلیل‌ها بخشی مهمی از پژوهش در زمینه علوم زیستی است و اگر به‌خوبی انجام نشود، انگار تحلیلی انجام نشده است. به‌همین‌دلیل، زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R و RStudio را به‌گونه‌ای ساختند که از نتایج تحلیل‌ها خروجی‌های شفاف، جامع، زیبا و متنوع (بصری‌سازی داده) بگیرد. البته پایتون هم برای بصری‌سازی داده کتابخانه‌هایی دارد.

فهرست ماهانه شاخص‌های TIOBE، محبوبیت زبان‌های برنامه نویسی را بر اساس تعداد بازدیدهای موتور جستجو رتبه‌بندی می‌کند. بهترین زبان برنامه نویسی براساس شاخص‌های TIOBE زبانی نیست که اکثر کدها با آن نوشته شده باشند، بلکه این فهرست به سادگی، زبان‌ها را بر اساس جستارهای موتورهای جستجو فهرست می‌کند.

مقایسه محبوبیت زبان برنامه نویسی R و RStudio با زبان‌های برنامه نویسی دیگر

آخرین فهرست ماهانه زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب براساس شاخص‌های موجود، زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R و RStudio را به‌عنوان اولین و محبوب ترین نرم افزار در لیست خود جای داده است. زبان برنامه نویسی R و RStudio در فهرست ماهانه زبان برنامه نویسی سایت TIOBE نسبت به نرم افزار پایتون محبوبیت بیشتری پیدا کرده است.

زبان برنامه‌نویسی نرم افزار R و RStudio یک زبان برنامه نویسی تحلیلی و مدل سازی آماری برای دانشگاهیان، محققین، متخصصین و دانشمندان علم داده و علوم زیستی و Data Science می‌باشد که همانند زبان پایتون Python برای محاسبات آماری statistics، رگرسیون Regression، مصورسازی‌داده‌ها ‌Visulization،‌ دسته‌بندی‌Classification، خوشه‌بندی Clustring، پردازش طبیعی متن (NLP) Natural Language Processing و تحلیل داده های سری زمانی Time Series استفاده می‌شود.

شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، مایکروسافت، فیس بوک و اوبر یادگیری زبان R و RStudio را برای متخصصین تحلیل داده‌های خود الزام کردند.

قابلیت‌‌های نرم افزار R و RStudio در تحلیل کلیه داده‌ها مانند داده‌های علوم زیستی

R و RStudio یک نرم‌افزار زبان برنامه نویسی برای محاسبات تقریبا تمامی داده‌های علوم زیستی و غیر زیستی اعم از داده‌های بزرگ (Big Data) و جوامع آماری است به صورت نرم‌افزار متن باز (Open Source) و رایگان توسط شرکت R Core Team در دسترس عموم قرار گرفته است.

نرم افزار R و RStudio دارای ویژگی Vector operation می‌باشد که قابلیت سرعت اجرای برنامه را در تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند داده‌های علوم زیستی و علوم پزشکی افزایش می‌دهد. مجموعه راهنمای نرم‌افزار، دارای جامعه کاربری بزرگ با جواب سئوالات مختلف هستش. بیشتر از 24 هزار پکیج در این نرم‌افزار وجود دارد که تقریبا تمام نیازهای یک زیست شناس و محقق علوم زیستی و علوم محیطی را در تفسیر و تحلیل داده‌ها فراهم می کند. همچنین مجموعه مقالاتی که محققین مختلف در زمینه R و RStudio ارائه می‌دهند به صورت کدهایی است که به صورت مجموعه‌های مختلف در داخل زبان برنامه نویسی R و RStudio قرار می‌گیرند.

نرم‌افزار R و RStudio دوست‌داشتنی در تقریبا تمامی بخش‌های آماری مانند تحلیل شاخص ها و آزمون‌ها، طرح های آزمایش، تحلیل واریانس داده‌ها، تحليل همبستگي Correlations و رگرسیون‌های خطی و غیرخطی، رگرسیون لجستیک و همچنین رسم اشکال گرافیکی و نمودارها که مورد نیاز دانشجویان، اساتید و محققین علوم زیستی است. به عنوان مثال بسیاری از دانشجویان و محققین زیست شناسی اعم از رشته های زیست شناسی گیاهی، زیست شناسی جانوری، زیست شناسی دریا، زیست شناسی سلولی و ملکولی، بیوشیمی، انواع رشته‌های علوم کشاورزی و منابع طبیعی مانند علوم محیط زیست، علوم شیلات در جهت مقایسه بین تیمارهای خود به راحتی از روش‌های تجزیه و تحلیلی آزمون‌ها و تست‌های تحلیلی مانند آنالیز واریانس (ANOVA) و GLM آزمون‌های مقایسه میانگین مانند تست‌های توکی، دانکن و LSD با استفاده از زبان برنامه نویسی R و RStudio استفاده کرد.

نرم افزار R و RStudio بهتر از نرم افزارهای آماری در تجزیه و تحلیل داده های زیستی

• در حالی که بیشتر پلتفرم‌های نرم‌افزار آماری تجاری هزاران دلار هزینه دارند. نرم افزار R رایگان است! اگر معلم یا دانش آموز هستید، مزایای آن برای شما آشکار است.
• زبان برنامه نویسی R و RStudio یک پلت فرم آماری جامع است که انواع تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را ارائه می دهد. تقریباً هر نوع تحلیل داده را می‌توان در زبان R و RStudio انجام داد.
• نرم افزار R و RStudio شامل روال‌های آماری پیشرفته‌ای است که هنوز در بسته‌ها و پکیج‌های دیگر موجود نیستند. در واقع روش‌های جدیدی به صورت هفتگی برای دانلود در دسترس قرار می گیرند. اگر کاربر نرم افزار SAS هستید، تصور کنید هر چند روز یک بار یک SAS PROC جدید دریافت کنید.
• نرم افزار R به واسطه Rstudio دارای قابلیت های گرافیکی پیشرفته‌ای است. اگر می‌خواهید داده‌های پیچیده را تجسم کنید، R جامع‌ترین و قدرتمندترین مجموعه ویژگی‌ها را دارد.
• زبان برنامه نویسی R و RStudio یک پلت فرم قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و اکتشاف داده های تعاملی است. به عنوان مثال، نتایج هر مرحله تحلیلی را می‌توان به راحتی ذخیره، دستکاری کرد و به عنوان ورودی برای تحلیل های اضافی استفاده کرد.
• دریافت داده ها به یک فرم قابل استفاده از منابع متعدد می تواند چالش برانگیز باشد. نرم افزار R و RStudio به راحتی می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله فایل‌های متنی، سیستم‌های مدیریت پایگاه داده، بسته‌های آماری و ذخیره‌های تخصصی داده وارد کند. همچنین می تواند داده‌ها را در این سیستم‌ها بنویسد. نرم افزار R و RStudio همچنین می‌تواند مستقیماً از صفحات وب، سایت‌های رسانه‌های اجتماعی و طیف گسترده‌ای از خدمات داده آنلاین به داده‌ها دسترسی داشته باشد.
• زبان برنامه نویسی R بستری بی نظیر برای برنامه نویسی روش‌های آماری جدید به موضوعوه‌ای آسان و راحت فراهم می‌کند. این امر به راحتی قابل توسعه است و اخیرا نیز یک زبان طبیعی برای روش‌های برنامه نویسی سریع‌ منتشر شده است.
• عملکرد زبان R را می‌توان در برنامه‌های نوشته شده به زبان‌های دیگر، از جمله ++C، جاوا، پایتون، PHP، Pentaho، SAS و SPSS ادغام کرد. این به شما این امکان را می‌دهد تا همزمان با افزودن قابلیت‌هایزبان برنامه نویسی R به برنامه‌های خود، به زبانی که با آن آشنا هستید، کار کنید.
• نرم افزار R بر روی طیف گسترده ای از پلتفرم ها از جمله ویندوز، یونیکس و macOS اجرا می شود. به احتمال زیاد در هر رایانه‌ای که دارید اجرا می‌شود.
• اگر نمی‌خواهید زبان جدیدی یاد بگیرید، انواع رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) در دسترس هستند که قدرت زبان R را از طریق منوها و گفتگوها ارائه می‌دهند.

بیوانفورماتیک و ارتباط آن نرم افزار R در تفسیر اطلاعات علوم زیستی

 علوم بیوانفورماتیک موضوع جدید و بین رشته‌ای می باشد که بسیاری از علوم پایه مختلف مانند ریاضی، کامپیوتر، زیست شناسی، موضوعی، کشاورزی، آمار و علوم زیستی را در خود جای داده است. دانش تجزیه و تحلیل داده‌های منابع اطلاعاتی و دیتابیس‌ها از طریق علوم بیوانفورماتیک به علت جایگاه بسیار مهمی که در دنیا دارد، تعداد زیادی از دانشجویان، محققین و اساتید برجسته در جهان را درگیر خود کرده است.

محاسبات آماری با نرم افزار R و RStudio

آشنایی با مفاهیم آماری و نحوه تحلیل نتایج و همچنین تسلط به یک نرم افزار برای تسهیل محاسبات برای هر محققی در علوم بیوانفورماتیک و علوم زیستی ضروری است. نرم‌ افزار R وRStudio  یک نرم افزار رایگان با بسته‌های متنوع برای محاسبات بیوانفورماتیکی است، که بسیار مورد توجه محققین علوم زیستی قرار گرفته است. وجود بسته های تحلیلی مختلف بیوانفورماتیکی بر اساس موضوع مورد نیاز رشته های علوم زیستی و بیوتکتولوژی و این امکان که تهیه بسته های جدید و توابع مورد نیاز در نرم افزار R وRStudio  دیده شده است، یکی از نقاط قوت نرم‌افزار R وRStudio  در تفسیر داده‌های بیوانفورماتیکی تلقی می‌گردد. توانایی ها و امکانات زبان برنامه نویسی نرم افزار R وRStudio  قابل مقایسه با دیگر نرم‌افزارهای تحلیل آماری با محیط بسته مثل SPSS نیست.

زبان برنامه نویسی R وRStudio  یک نرم‌افزار زبان برنامه نویسی برای محاسبات و تفسیر تقریبا تمامی داده‌های بیوانفورماتیک و رشته‌های علوم زیستی شامل رشته‌های علوم پزشکی، انواع رشته‌های زیست شناسی با گرایش‌های گیاهی، جانوری، دریا، سلولی و ملکولی، بیوشیمی، انواع رشته‌های علوم کشاورزی و منابع طبیعی مانند گیاه پزشکی، زراعت و اصلاح نباتات علوم محیط زیست، علوم شیلات، مرتع و آبخیزداری مهندسی‌های منابع طبیعی و هر رشته‌ای که نیاز به تحلیل داده‌ها دارد، پرداخته می‌شود.

مزایای نرم افزار R و RStudio در ارتباط با پکیج‌های موجود در آن

زبان برنامه‌نویسی R چندین مزیت مختلف دارد. نرم‌افزار اوپن سورس، رایگان و دارای ویژگی وکتور اوپریشن است که سرعت اجرای برنامه R وRStudio   را نسبت به نرم افزارهای دیگر افزایش می‌دهد. مجموعه مقالاتی که محققین مختلف در زمینه R ارائه می‌دهند به صورت کدهایی است که به صورت مجموعه‌های مختلف در داخل زبان برنامه نویسی R قرار می‌گیرند. زبان برنامه نویسی R شکل گرافیکی خاصی ندارد و برای وارد کردن داده‌ها استفاده می‌شود. دو رابط گرافیکی Rstudio و R cmdr برنامه‌هایی هستند که برای نوشتن کدها استفاده می‌شود.

چرا نرم‌افزار R را باید در تحلیل داده‌های علوم زیستی استفاده کرد؟

محققین علوم زیستی در سال های اخیر در کنار پیشرفت های تکنولوژی و در اختیار داشتن دستگاه های آزمایشگاهی نوین با حجم وسیعی از داده های آزمایشگاهی مواجه شده اند. به منظور کسب نتایج صحیح و قابل اعتماد از داده های حاصل، نیاز به تحلیل و بررسی بیشتری از داده‌های علوم زیستی و بیوانفورماتیکی وجود دارد. رشته آمار به عنوان علمی که از داده های حاصل، نتیجه گیری انجام می‌دهد و می تواند صحت فرضیات آزمایشگاهی را بر اساس داده های به دست آمده مورد بررسی قرار دهد، شناخته شده و به همین دلیل جایگاه مهمی را در آزمایشات علوم زیستی سال های اخیر برخوردار شده است. امروزه دیگر نمی توان حجم وسیعی از محاسبات علوم زیستی را به وسیله روش های سنتی انجام داد. از طرفی به علت رایگان بودن و منبع باز بودن نرم افزار R وRStudio ، توجه ویژه ای در بین محققین به این نرم افزار وجود دارد، به طوری که بسته های متعددی برای تحلیل های مختلف آماری و حتی غیر آماری برای آن وجود دارد. یکی دیگر از مزیت های نرم افزار R وRStudio ، توانایی ایجاد گراف‌ها و نمودارهای با کیفیت بالا و متنوع است، که در کمتر نرم افزاری به آن توجه شده است. سایت ها و منابع مختلفی برای آموزش نحوه کار با بسته ها و توابع موجود در زبان برنامه نویسی R وRStudio   در دسترس است، اما منبع مناسبی به زبان فارسی که بتواند نیاز محققین رشته های مرتبط را برطرف سازد، تا کنون تهیه نشده است و اغلب مجلات معتبر پژوهشی و علمی به نتایج استناد شده از نرم افزار  R و RStudio  اعتماد دارند.

زبان برنامه نویسی R در زیست شناسی، علوم کشاورزی و منابع طبیعی و علوم پزشکی

یکی از رشته هایی که به طور ویژه از نرم افزار  RوRStudio  استفاده می‌کند، رشته‌ی بیو انفورماتیک یا تحلیل و داده‌‌کاوی علوم زیستی، دانشی است که مربوط به استفاده از علم آمار و علوم کامپیوتر و احتمالات در بیولوژی و رشته‌های مختلف زیست شناسی و علوم زیستی می‌باشد. رشته هایی مانند آمار و احتمالات، علوم پزشکی و داروسازی، آمار زیستی، بیو تکنولوژی، زیست شناسی و شاخه‌های مرتبط به آن، اپیدمیولوژِی و علوم محیطی، بیو شیمی (کمومتریک) می‌توانند در تحلیل داده‌های آماری خود از نرم افزار R وRStudio  بهره ببرند. همچنین نرم افزار R و RStudio به سرعت در حال تبدیل شدن به یک نرم ‏افزار استاندارد برای تجزیه و تحلیل آماری، نمایش گرافیکی داده‏ ها و برنامه ‏نویسی علوم طبیعی و علوم زیستی است.

کتاب‌هایی برای  آشنایی با این نرم افزار

کتابی با عنوان Getting Started with R: An Introduction for Biologists 2nd Edition یک راهنمای مقدماتی برای زیست شناسانی است که قصد دارند از  زبان برنامه‌نویسی R وRStudio  در تحقیقات خود استفاده کنند. این کتاب با روشی ساده و کارآمد به خوانندگان نحوه وارد کردن داده‏ها، نمایش گرافیکی و آنالیز آنها را با هدف ارائه داد‏ه‏‌های زیستی و علوم طبیعی در ارائه‏‌های شفاهی، پوستر، مقاله و یا گزارش آموزش می‌دهند و  با روشی جذاب به معرفی پکیج‏های dplyr  و ggplot2  می‏پردازند.

دستورهای اولیه برای استفاده از نرم افزارهای R و RStudio

زبان برنامه نویسی R و RStudio یک زبان تحلیلی حساس به حروف کوچک و بزرگ است. می‌توانید دستورات را یکی یکی در خط فرمان (>) command prompt وارد کنید یا مجموعه‌ای از دستورات را از یک فایل منبع اجرا کنید. انواع مختلفی از داده‌ها شامل بردارها، ماتریس‌ها، فریم های داده (مشابه مجموعه داده‌ها) و لیست‌ها (مجموعه موضوعات (objects) در علوم زیستی وجود دارد.

بیشتر قابلیت‌ها از طریق توابع داخلی و ایجاد شده توسط کاربر و ایجاد و دستکاری موضوعات ارائه می‌شود. یک موضوع اساساً هر چیزی است که بتوان به آن مقداری نسبت داد. برای نرم افزار R و RStudio، این تقریباً همه چیز است (داده ها، توابع، نمودارها، نتایج تحلیلی و موارد دیگر). هر موضوع دارای یک ویژگی است (اصولاً یک یا چند توصیف کننده متن مرتبط) که به زبان برنامه نویسی نرم افزار R و RStudio می گوید چگونه موضوع را چاپ، رسم، خلاصه یا به روموضوع دیگر دستکاری کند. تمام موضوعات در طول یک جلسه تعاملی در حافظه نگهداری می‌شوند. توابع پایه به طور پیش فرض در دسترس هستند. توابع دیگر در بسته‌هایی وجود دارند که می‌توانند در صورت نیاز به جلسه جاری متصل شوند. بیانیه ها شامل توابع و تکالیف هستند. نرم افزار R و RStudio به جای علامت = معمولی از نماد <- برای انتساب استفاده می‌کند.

خدمات تیم تخصصی گروه علمی-آموزشی بامازیست

تیم تخصصی گروه علمی بامازیست با سالها تجربه در زمینه تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های علوم زیستی با استفاده از زبان برنامه نویسی نرم افزار R و RStudio در کلیه رشته های مرتبط با علوم طبیعی شامل رشته‌های علوم پزشکی و داروسازی، اپیدمیولوژِی و علوم محیطی، آمار زیستی، انواع رشته‌های زیست شناسی مانند زیست شناسی گیاهی، زیست شناسی جانوری، زیست شناسی دریا، زیست شناسی سلولی و ملکولی، شیمی و بیوشیمی(کمومتریک)، ژنتیک انواع رشته‌های مهندسی علوم کشاورزی مانند گیاه پزشکی، خاکشناسی، اصلاح نباتات، تکنولوژی علوم باغبانی، بیوتکنولوژی و منابع طبیعی مانند علوم محیط زیست، علوم شیلات، مرتع و آبخیزداری با استفاده از زبان برنامه نویسی نرم افزار R و RStudio، اطلاعات مورد نیاز را در اختیار کاربران، اساتید، محققین و دانشجویان علوم زیستی قرار می‌دهد.