程序设计工具成科学家得力帮手
多年来,遗传学家海伦·罗育一直使用商业软件来分析他的研究数据。她从发育中的老鼠精子中提取了DNA,将其送去分析,然后使用一个名为基因春天的软件来研究这个结论。"作为一名科学家,我希望我能理解我所做的任何事情."她说,“但是这种分析不允许这样:我只要按一个按钮就能得到答案。”然而,随着Royo对不同染色体基因活性的比较研究变得越来越复杂,她意识到商业工具已经不能满足她的数据处理需求。
之后,罗育有了一个选择:将基因序列发送给专家,或者自己学习分析数据。她决定冒一次险,并开始学习如何使用免费的开源软件包R来解析数据。它帮助了瑞士巴塞尔弗里德里希-米歇尔研究所的罗约生物医学研究中心运行软件方面的常规课程。但她仍在追随一个更广泛的趋势:对于那些试图放弃使用商业软件的学者来说,r是一种替代的数据分析工具。
除了免费,R之所以受欢迎,部分是因为它为不同的用户提供了不同的功能。首先,它是一种编程语言,需要通过命令行输入,这对于非程序员来说似乎是被禁止的。但是,初学者可以调用预置软件包,其中包含已经完成的统计分析和数据可视化命令。“R很简单。它可以为我做任何事。”罗亚说。
这也是上世纪90年代研发人员开发软件包的初衷。新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·绅士对计算机非常感兴趣,但缺乏必要的实用软件。因此,他们开发了一种能够执行所需数据分析的编程语言。r取自开发者名字的第一个字母。
在互联网兴起之初,R很快吸引了全世界需要统计软件并愿意贡献想法的科学家的兴趣。绅士和Ihaka决定发布他们的源代码,而编码专家则迅速为特定领域开发预编程程序和命令。“我可以编写适合天文学人士的软件。但如果天文学家能为同一领域的其他人编写软件,那就更好了。”绅士说。
荷兰皇家海洋学研究所的海洋学家卡琳·苏泰特同意这一观点。2008年,她计划检查斯科特尔河口附近浮游生物的健康状况。苏塔特想用沿河收集的数据来计算浮游动物的死亡率,但R却做不到。为了解决这个问题,她和两位生态学家开发了第一个用R语言编写的解微分方程的软件包De SOLVE。“其他软件可以计算,但它很贵,而且是封闭源代码,”她说。现在流行病学家也用去氧溶素来模拟传染病,遗传学家用它来研究基因调控网络,药物开发者用它来进行药物动力学研究。
到2003年,在R首次发布10年后,科学家已经开发了200多个软件包,并且第一次出现了对“项目R”的引用。现在,各行各业已经出现了近6000个数据包。他们帮助科学家比较人类和尼安德特人的基因组,模拟人口增长,预测股票价格等。专家可以用R来画手稿。他们可以嵌入源代码,并通过编译器直接生成报告。2013年,由爱思唯尔的Scopes数据库索引的近1%的科学论文引用了R或其中一个数据包,而在农业和环境科学领域,这一比例甚至更高。
对于许多用户来说,R作为统计软件的质量是非常值得注意的。美国田纳西大学的统计学家罗伯特·慕尼黑说,这种工具和商业数据包如SPSS和SAS一样。在过去的10年里,R已经赶上并超过了市场领导者。"大约在2014年夏天,R已经成为最广泛使用的统计软件包."他说。
在基因组学和分子生物学领域,一个名为“生物导体”的软件项目紧随r。它可以帮助科学家处理和比较巨大的基因序列,使用数据库查询结果,如基因表达综合数据库,并将数据上传到数据库。它包含近1000个包,其中一些包可以帮助将下一代测序实验中的数百万个DNA片段与带注释的基因联系起来。
当她学习r时,罗育接受了强化训练:在弗里德里希·米歇尔研究所生物信息学系主任迈克尔·斯塔德勒的指导下,她花了大约半年时间学习r和生物导体。伯克利数据科学研究所的生态学家Karthik Ram说,学习r. Ram有足够的机会。他积极帮助科学家学习和开发r. He和他的同事提供免费培训课程,不需要任何现有的编程技能,并且可以针对科学家的特殊问题。
梅根·詹宁斯是加州圣地亚哥州立大学的一名生态学家,他接受了相关的培训。她跟踪山猫、美洲狮和其他野生动物,以了解它们的行为。最终,36台相机在一年内拍摄了超过40万张带有时间戳的照片。最初,她手动选择想要的照片,并将它们输入一个名为PRESENCE的黑盒程序。然而,在Ram的帮助下,她编写了一个R包,可以读取标记的照片,简化照片,然后将自定义数据子集发送到R预先存在的模型包。“以前,我不得不花一个小时挑选照片,但现在只需要5分钟。”詹宁斯说。
此外,R最大的特点之一是它的在线服务。慕尼黑表示,R上的讨论领域远远超出了其他商业统计软件的在线问题。“这很常见。一个人提出一个问题,然后其他人开发一个包在半小时内回答它。”他说。这种快速反应对基础研究领域的科学家非常重要。"我几乎可以在网上找到任何问题的答案。"罗亚说。
但是像其他技能一样,学习R不是一蹴而就的。但是詹宁斯说这值得学习。"把它作为输入:以后节省时间,培养解决各种问题的技能."(张张)
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