编程模板-R语言脚本写作：最简单的统计与绘图，包安装、命令行参数解析、文件读取、表格和矢量图输出

写在前面个人认为：是否能熟悉使用Shell(项目流程搭建)+R(数据统计与可视化)+Perl/Python等(胶水语言，数据格式转换，软件间衔接)三门语言是一位合格生物信息工程师的标准。之前分享过我个...

写在前面

个人认为：是否能熟悉使用Shell(项目流程搭建)+R(数据统计与可视化)+Perl/Python等(胶水语言，数据格式转换，软件间衔接)三门语言是一位合格生物信息工程师的标准。

之前分享过我个人的Shell语言和Perl语言脚本写作模板，今天再分享一下我的R语言模板，一次性解决困扰新手的众多问题，如包安装、命令行参数解析、文件读取、Anova组间统计和箱线图展示、表格和矢量图输出等。

希望对新手有所帮助！老司机尽情拍砖，指导我写出更好用、更规范的脚本。

模板主要内容

此模板主要以下分为5部分：

1. 程序功能描述和分析思路

每次写脚本，一定要写清楚程序的功能、实现的主要步骤，每个参数的详细说明和使用示例。如果英语描述不方便理解，建议中英文全写，方便自己和同行快速理解。千万要认识写清楚这些，现点养成好习惯，将来节省的时间会更多。

2. 依赖关系检查、安装和加载

R己有过万的可用包，很少需要我们开发新功能。每次需要加载需要的包，但没有会报错，直接安装又不会提醒导致重复安装浪费时间。我添加判断R包是否安装的代码，当R包缺失时会自己动从CRAN安装。对于CRAN没有的包，也提供了Bioconductor和Github安装代码，只需手动修改包名安装即可。

此步还包括加载了optparse包后，对命令行的解析，以及在屏幕上显示参数，让用户校验是否正确。

3. 读取输入文件

R用于作图，读入最多的是制表符分割的表格。我提供了使用rnorm生成的测试数据，并输入了测试文件，其实这种方式在程序测试、教程和实验分析对照中也是很常用的。

同时提供了read.table读取文件，或read.table(file.choose())弹窗选择输入文件两种方式。

4. 统计与绘图

这其实才是正文部分，用户根据自己的需求编写代码分析数据，完成工作。本模板以anova组间比较，和箱线图展示为例，方法大家测试工作过程。

表1. Anova分析测试数据结果

GroupB-GroupA

1.17

0.41

1.93

0.004

图1. 箱线图展示组间比较，且按组分配不同的颜色和形状(方便多组时区分)，并添加统计p值。

5. 保存图表

分析的结果最重要的工作是保存图表，用于进一步分析和论文写作。本模板提供了输出表格的代码，并解决了存在行名输出时，文本文件在Excel中打开列名位置串一格的问题(R表输出时行/列名交叉点为空)。图片建议一律输出PDF格式，主要控制图片的长宽即可，不存辨率的问题，后期AI修改组合非常方便。杂志也更喜欢，因为他们接收后修改方便。

模板使用方法

保存文末的全部代码，推荐在Rstudio中保存文件名为template.r，可以逐行运行学习，体会常用功能。

命令行中使用

# 方法1. 直接使用Rscript执行
Rscript template.r

# 调置输入数据文件，输出图表文件名前缀
Rscript template.r -i data_table.txt -o output

# 方法2. 添加可执行权限和环境变量
chmod +x template.r
# 链接至有权限写入的环境变量目录，如我的是~/bin/
ln `pwd`/template1.0.r ~/bin/
# 任何地方可以直接调用此脚本
template.r -i data_table.txt -o output

程序运行结果如下：

[1] "The input file is data_table.txt"
[1] "The output file prefix is output"
[1] "The output table is output.txt"
[1] "The output figure is output.pdf"

文中把每个段落用if条件语句控制是否执行。方便读者开、关功能代码段。

用户还可根据自己的需求添加段落，再也不要为找常用语句的写法到处搜索了，有了模板，常用语句段落直接复制、修改，快速实现自己的工作！！！

模板全部代码及讲解

#!/usr/bin/env Rscript

# 1. 程序功能描述和主要步骤

# 程序功能：Anova组间统计和箱线图展示
# Anova Script functions: Calculate pvalue of groups by aov and TukeyHSD
# Main steps: 
# - Reads data table input.txt
# - Calculate pvalue and save in output.txt
# - Draw boxplot and save in output.pdf

# 程序使用示例
# USAGE
# Default
# anova.r 	-i data_table.txt
#						-o otuput filename prefix for output directory name 

# 参数说明
# Options
# -i/--input 	输入数据表文件 input.txt
# -o/--output 	输出结果文件名前缀 output_prefix, 通常会有统计表txt和矢量图pdf
options(warn = -1)


# 2. 依赖关系检查、安装和加载
# See whether these packages exist on comp. If not, install.
package_list <- c("optparse","reshape2","ggplot2","ggpubr")

for(p in package_list){
  if(!suppressWarnings(suppressMessages(require(p, character.only = TRUE, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))){
    install.packages(p, repos="http://cran.r-project.org")
    suppressWarnings(suppressMessages(library(p, character.only = TRUE, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))
  }
}
# 另两种常见R包安装方法
if (FALSE){
  # Bioconductor安装
  source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
  biocLite(c("reshape2"))
  # Github安装
  install.packages("devtools", repo="http://cran.us.r-project.org")
  library(devtools)
  install_github("kassambara/ggpubr")
}

# 清理工作环境 clean enviroment object
rm(list=ls()) 

# 加载依赖关系 Load essential packages
library(optparse)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(ggpubr)

# 解析命令行
if (TRUE){
  option_list <- list(
  make_option(c("-i", "--input"), type="character", default="input.txt",
              help="Input table file to read [default %default]"),
  make_option(c("-o", "--output"), type="character", default="output",
              help="output directory or prefix [default %default]")
)
opts <- parse_args(OptionParser(option_list=option_list))

# 显示输入输出确认是否正确
print(paste("The input file is ", opts$input,  sep = ""))
print(paste("The output file prefix is ", opts$output, sep = ""))
}

# 3. 读取输入文件
# 需要使用哪种方式，将其设置为TRUE，其它为FALSE即可

# 产生两组数据比较
if (TRUE){
  # 产生两种各10个正态分布数值，分别以均值为1和2，标准差为均值的0.5倍，colnames修改组名称
  set.seed(123)
  A = rnorm(10, mean = 1, sd = 0.5)
  B = rnorm(10, mean = 2, sd = 1)
  dat=as.data.frame(cbind(A,B))
  colnames(dat)=c("GroupA","GroupB")
  # 保存数据文件方便下面演示
  write.table(dat, file="opts$input", append = F, quote = F, sep="\t", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = F, col.names = T)
}

# 从文件中读取
if (FALSE){
  dat = read.table("opts$input", header=T, row.names = NULL, sep="\t")
}

# 弹出窗口选择文件
if (FALSE){
  dat = read.table(file.choose(), header=T, row.names = NULL, sep="\t")
}



# 4. 统计与绘图
if (TRUE){
  # 将宽表格将换为长表格(变量位于同列方便操作)
  dat_melt=melt(dat, id.vars = 0)
  # anova比较各组variable的观测值value
  anova <- aov(value ~ variable, data = dat_melt)
  # 计算Tukey显著性差异检验
  Tukey_HSD <- TukeyHSD(anova, ordered = TRUE, conf.level = 0.95)
  # 提取比较结果
  Tukey_HSD_table <- as.data.frame(Tukey_HSD$variable) 
  # 展示组间差异：四列分别为均值差异，差异最小值，差异最大值和校正的P值
  Tukey_HSD_table
  # 采用ggpubr包中的ggboxplot展示组间比较箱线图，并添加Wilcoxon整体差异P值
  # 增加了jitter点，color和shape按分组variable变化，添加统计值 
  p <- ggboxplot(dat_melt, x="variable", y="value", color = "variable", 
                 add = "jitter", shape="variable") +stat_compare_means()
  p
}



# 5. 保存图表
if (TRUE){
  # 保存一个制表符，解决存在行名时，列名无法对齐的问题
  write.table("\t", file=paste(opts$output,".txt",sep=""),append = F, quote = F, eol = "", row.names = F, col.names = F)
  # 保存统计结果，有waring正常
  write.table(Tukey_HSD_table, file=paste(opts$output,".txt",sep=""), append = T, quote = F, sep="\t", eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = T, col.names = T)
  print(paste("The output table is ", opts$output, ".txt",  sep = ""))
  # 保存图片至文件，pdf方便AI修改成出版级图片
  ggsave(file=paste(opts$output,".pdf",sep=""), p, width = 5, height = 3)
  print(paste("The output figure is ", opts$output, ".pdf",  sep = ""))
}

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