1 ggpmisc
添加回归曲线
2 ComplexUpset
维恩图
3 colorfindr
提取图片中的配色
4 flextable
统计模型快速出表格 参考微信公众号文章《秒速收藏！一行代码出简洁又美丽的回归表格~》
https://davidgohel.github.io/flextable/index.html
5 matrixStats
医学统计与R语言：matrixStats软件包—对行列统计
6 rio
读取excel数据，导出excel数据 公众号推文 《R读取excel文件的最佳方式》
7 furrr
多线程运算R包
8 ggnetwork
网络图
https://cran.r-project.org/web/packages/ggnetwork/vignettes/ggnetwork.html
9 SNPfiltR
处理vcf文件中的snp数据
https://cran.r-project.org/web/packages/SNPfiltR/vignettes/reproducible-vignette.html
10 fastqcr
检查测序文件的质量 https://github.com/kassambara/fastqcr
11 learnr
https://pkgs.rstudio.com/learnr/index.html 交互式学习R
12 lindia
github主页 https://github.com/yeukyul/lindia
13 tayloRswift
ggplot2配色包 用到的颜色是泰勒斯威夫特专辑的封面配色 https://github.com/asteves/tayloRswift
14 ggside
https://cran.r-project.org/web/packages/ggside/vignettes/ggside_basic_usage.html 在图边上加图
15 eulerr
按照实际比例话韦恩图 https://cran.r-project.org/web/packages/eulerr/vignettes/introduction.html
16 janitor
Simple Tools for Examining and Cleaning Dirty Data 这里有一个函数是clean_name()用来修改列名中的特殊字符
17 postcards
Create Beautiful, Simple Personal Websites
18、ggside
在ggplot2作图的边上继续添加图片
19、sjmisc
这个包里有一个函数rotate_df()转置数据框
20、scWGCNA
https://github.com/CFeregrino/scWGCNA 单细胞数据共表达网络分析
21、gtsummary
可以把回归分析的结果直接整理成表格 github主页 https://github.com/ddsjoberg/gtsummary
22、distill
R语言里构建网站 https://distillery.rbind.io/
23、ghibli
https://github.com/ewenme/ghibli 吉普力工作室动画配色R包
24、wesanderson
https://github.com/karthik/wesanderson R语言作图配色包 好像都是老电影的配色
https://moviesincolor.com/
25、prismatic
https://emilhvitfeldt.github.io/prismatic/index.html 也是关于颜色的
26、ggquiver
https://pkg.mitchelloharawild.com/ggquiver/reference/geom_quiver.html 一次性画很多个箭头
27、mmtable2
https://github.com/ianmoran11/mmtable2
28、MLDataR
机器学习数据R包 https://github.com/StatsGary/MLDataR 主要是医学相关的数据
29、ngsReports
https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ngsReports/inst/doc/ngsReportsIntroduction.html
30、Rfastp
R语言里使用fastp处理fastq数据 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/Rfastp/inst/doc/Rfastp.html
小明的数据分析笔记本
小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
