3 Configuración del ambiente en R

En R puedes hacer operaciones básicas como una suma o división simplemente escribiendo la instrucción en la consola, e.g., 27 + 4, 3 / 4. Para hacer cálculos más complejos como calcular la mediana de un set de datos o leer una tabla de valores, usamos funciones que son programas predeterminados en R. Así mismo, para cálculos aún más complejos como hacer un análisis de expresión diferencial de genes o generar un gráfico, usamos paquetes que son un amplio conjunto de funciones preprogramadas que permiten hacer este tipo de análisis sin necesidad de tener habilidades de programación.

3.1 Instalar y cargar paquetes en R

Para los varios análisis que vamos a conocer y a poner en práctica en este curso, vamos a utilizar una serie de paquetes que debemos instalar en R, para luego cargarlos en cada nueva sesión de R según se necesite.

  • Vamos a instalar los paquetes necesarios para el curso y a cargar los paquetes que vamos a usar en esta sección. La fuente de los paquetes de R que vamos a utilizar son los repositorios: CRAN, Bioconductor, y GitHub.
# Generamos 3 objetos con la lista de paquetes provenientes de los repositorios CRAN, Bioconductor, y GitHub
cran_packages <- c("knitr", "qtl", "bookdown", "magrittr", "plyr", "ggplot2", "grid", "gridExtra", "tidyverse", "devtools", "dplyr", "pheatmap", "xtable", "kableExtra", "remotes", "Rtsne", "vegan", "RColorBrewer", "PoiClaClu", "gtools")
bioc_packages <- c("airway", "phyloseq", "dada2", "DECIPHER", "phangorn", "ggpubr","DESeq2", "genefilter", "philr", "GenomeInfoDb", "microbiome")
git_source <- c("twbattaglia/btools", "gmteunisse/Fantaxtic", "MadsAlbertsen/ampvis2", "opisthokonta/tsnemicrobiota")
git_packages <- c("btools", "fantaxtic", "ampvis2", "tsnemicrobiota")

# Instalar paquetes
# Las instrucciones a continuación, primero búscan aquellos paquetes que no han sido instalados
# y los guarda en el objeto (".inst""; el punto al inicio indica que es un objeto oculto)
# para luego instalar estos paquetes según el repositorio fuente
## Instalar paquetes CRAN
.inst <- cran_packages %in% installed.packages()
if(any(!.inst)) {
  install.packages(cran_packages[!.inst])
}
## Instalar paquetes Bioconductor
### cargar la última versión de Bioconductor e instalar sus paquetes básicos
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install()
### instalar paquetes
.inst <- bioc_packages %in% installed.packages()
if(any(!.inst)) {
  BiocManager::install(bioc_packages[!.inst])
}
## Instalar paquetes GitHub
.inst <- git_source %in% installed.packages()
if(any(!.inst)) {
  devtools::install_github(git_source[!.inst])
}

# Cargar paquetes en la actual sesión de R
sapply(c(cran_packages, bioc_packages, git_packages), require, character.only = TRUE)
##          knitr            qtl       bookdown       magrittr           plyr 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##        ggplot2           grid      gridExtra      tidyverse       devtools 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##          dplyr       pheatmap         xtable     kableExtra        remotes 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##          Rtsne          vegan   RColorBrewer      PoiClaClu         gtools 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##         airway       phyloseq          dada2       DECIPHER       phangorn 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##         ggpubr         DESeq2     genefilter          philr   GenomeInfoDb 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE 
##     microbiome         btools      fantaxtic        ampvis2 tsnemicrobiota 
##           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE           TRUE

Se paciente, cargar los paquetes en R puede tomar unos segundos. En la consola se muestra cada paquete acompañado de la palabra “TRUE” o “FALSE”, si todos los paquetes marcan “TRUE” significa que fueron cargados exitosamente. De lo contrario, necesitamos revisar la consola para encontrar el problema y solucionarlo antes de continuar.

3.2 Definir directorio de trabajo

Cada vez que se abre una nueva sesión de R, lo segundo que debemos hacer (después de cargar los paquetes necesarios) es definir el directorio de trabajo en nuestra computadora.

  • Mueve la carpeta de trabajo del curso MCV502_2019/ (en donde encuentras esta guía y otros archivos del curso) a un directorio de tu elección en tu computadora.

Existen dos formas de definir el directorio de trabajo: usando las opciones de RStudio o a través de la consola.

RStudio:

  1. Abre RStudio y dirígete a la pestaña Files.
  2. Navega por los directorios de tu computador hasta la ubicación de la carpeta de trabajo del curso MCV502_2019/.
  3. Selecciona la carpeta MCV502_2019/, una vez dentro puedes definirla como tu directorio de trabajo. Para ello, haz clic en More -> Set As Working Directory.

Consola:

# Definir directorio de trabajo
setwd("/ruta/hacia/MCV502_2019/")
# escribe entre "" la ruta o camino a través de los directorios en tu computadora hasta "MCV502_2019/"

Teniendo los paquetes necesarios instalados y cargados, y el directorio de trabajo definido, podemos empezar a trabajar en R.