언제나 그 자리에..

R 패키지에 좀 익숙해졌어도 가끔 요점 정리 노트 같은 것이 필요할 때가 있다. 물론 개인이 직접 정리를 할 수 도 있고 (경험이 많은 유저라면 이 방법이 가장 확실하겠다.) 텍스트 북에서 직접 카피를 할 수 도 있겠지만, 아래에 소개하는 캘리포니아 주립대 리버사이드 캠퍼스 연구팀 웹사이트에 정리된 요점 노트는 아주 유용하다. 물론 이 노트는 처음 R 패키지를 시작하고자 하는 유저들에게도 도움이 많이 된다.
 
http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_BioCondManual.html

R 패키지에 대한 기본적인 매뉴얼 외에도 BioConductor (바이오컨덕터) 에 대한 활용 요점도 정리가 아주 잘 되어있어서 바이오인포매틱스 분야에 R 패키지를 사용하고 있는 연구자들에게도 도움이 될 것이다.

같은 웹 사이트에서 R 패키지 프로그래밍에 대한 아주 간단한 요점 정리도 찾아볼 수 있다.

http://faculty.ucr.edu/~tgirke/Documents/R_BioCond/R_Programming.html

이 웹 사이트에는 더 많은 유용한 웹 문서가 있지만 위에 소개한 두가지 매뉴얼은 활용가치가 크다.

시스템 생물학 또는 네트워크 생물학을 연구하는 그룹들 또한 네트워크로 연결되어있다.
그 네트워크의 노드 가운데 아래 그룹을 소개한다.

시스템 생물학에 대해 단순한 이론적인 접근 뿐 아니라 다양한 적용분야까지 잘 소개되어있다.
WGCNA (Weighted Gene Co-Expression Network Analysis) 라는 독특한 유전자 발현 분석 알고리즘과 그 해석 과정을 어떻게 설계했으며 그 알고리즘이 어떻게 적용되었는 지를 알 수 있다.

http://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/

기본적으로 R 패키지에 대한 지식이 필요하지만 간단한 분석만을 원한다면 인터페이스를 쉽게 구현한 윈도우즈용 패키지를 다운로드 해서 시도해 볼 수 있다. 하지만 좀 더 전문적인 활용을 원한다면 직접 R 프로그래밍이 필요하기 때문에 R 패키지에 대한 더 깊은 지식이 필요하다.

특히 프리젠테이션 파일들은 읽어 볼 가치가 크다.

R 패키지에서 Bayesian Statistics 를 구현하는 여러 패키지가 있지만, 그중 가장 간단하면서 강력한 패키지가 LearnBayes가 아닌 가 싶다.
물론 WinBugs를 인터페이스를 붙여 구현할 수 도 있지만 초급자가 Bayesian Statistics를 배워보는 데는 LearnBayes 패키지를 추천하고 싶다.

저자가 강의하는 웹 사이트에 가서 더 다양한 정보를 접할 수 도 있겠지만 저자의 개인 블로그에서도 좋은 정보를 얻을 수 있다. 블로그 주소는 아래와 같다.

http://learnbayes.blogspot.com/

CRAN에 가서 패키지를 직접 다운 받아 설치할 수 도 있고 직접 R에서 원격 다운로드로 패키지를 설치 할 수 도 있다.

http://cran.r-project.org/web/packages/LearnBayes/index.html

물론 저자인 Jim Albert이 출간한 저서인 "Bayesian Computation with R"도 많은 도움이 될 것이다.