前面跟大家聊了一下 ☞R如何reverse一个字符串 ，其实这个只能实现反向，那怎么样才能实现互补呢？其实获取DNA的反向互补序列这个事情本身并不是很难。有很多网页工具都能够实现，我随便在网上搜了一下就找到3个。我这里只是想结合R语言来解决我们生物信息里面的一些小问题，帮助大家理解R。我们还是用上次的DNA序列来举例

如果大家只是想解决这个问题，可以使用下面提到的三个网页工具

1. https://www.bioinformatics.org/sms/rev_comp.html

将你的序列贴进对话框，点击SUBMIT就能得到方向互补序列

2. https://arep.med.harvard.edu/labgc/adnan/projects/Utilities/revcomp.html

你会发现这个工具不仅可以得到反向互补序列，还可以得到反向序列，互补序列，看你自己的需求是什么。将你的序列贴进对话框，点击reverse complement就能得到反向互补序列

3. http://www.cellbiol.com/cgi-bin/complement/rev_comp.cgi

将你的序列贴进对话框，点击Do the Job!就可以得到反向互补序列了

接下来我们用R语言来实现这个功能，我还是给大家介绍两种不同的方法。一种是比较原始一点的方法。第二种是站在前人的肩膀上，使用已有的R包来实现。

1.使用strsplit，rev，paste等R自带的函数来实现

2.使用mgsub包中的mgsub函数

参考资料： R如何reverse一个字符串

2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。

3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。

4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。

5、$  被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。

6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。

7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。

8、列表是一些对象的有序集合。

9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。

10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。

>sex = c("女","女","女","男","男")

>table(sex)

>sex

  男 女

  2 3

求众数

>aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]

>aim

  女

   3

> max(table(sex))

[1] 3

> table(sex)==max(table(sex))

  sex

  男    女

  FALSE TRUE

11、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。

12、options(stringsAsFactors = F)

#在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。

13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。

14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。

15、mode() ：查看数据元素类型。

16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。

17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。

18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。

19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。

20、ls()：列出当前工作空间中的对象。

21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。

22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。

23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。

24、boxplot()：生成盒型图。

25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。

26、median()：计算中位数。

27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。

28、rbind()：以行结合变量。

29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。

30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)

31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。

32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。

33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。

34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。

35、order()：确定数据的顺序。order(x)。

36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。

37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。

38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。

39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。

40、下一页介绍了sapply和lapply。

41、summary()：计算基本信息。

42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。

43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。

44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))

mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。

45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。

46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。

47、%in%：

a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)

b<-c(1,13,11,1313,434,1)

a%in%b

# 返回内容# 

[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# 取反操作

!(a%in%b)

48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序

rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩

order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）

arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。

49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )

df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c

df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

运算符是一个符号，通知编译器执行特定的数学或逻辑操作。 R语言具有丰富的内置运算符，并提供以下类型的运算符。

运算符的类型

R语言中拥有如下几种运算符类型：

算术运算符

关系运算符

逻辑运算符

赋值运算符

其他运算符

算术运算符

下表显示了R语言支持的算术运算符。 操作符对向量的每个元素起作用。

运算符 描述 例

关系运算符

下表显示了R语言支持的关系运算符。 将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素进行比较。 比较的结果是布尔值。

运算符 描述 例

逻辑运算符

下表显示了R语言支持的逻辑运算符。 它只适用于逻辑，数字或复杂类型的向量。 所有大于1的数字被认为是逻辑值TRUE。

将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素进行比较。 比较的结果是布尔值。

运算符 描述 例

& 它被称为元素逻辑AND运算符。 它将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素组合，并且如果两个元素都为TRUE，则给出输出TRUE。

v <- c(3,1,TRUE,2+3i)

t <- c(4,1,FALSE,2+3i)

print(v&t)

它产生以下结果 -

TRUE TRUE FALSE TRUE

| 它被称为元素逻辑或运算符。 它将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素组合，并且如果元素为真，则给出输出TRUE。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

t <- c(4,0,FALSE,2+3i)

print(v|t)

它产生以下结果 -

TRUE FALSE TRUE TRUE

! 它被称为逻辑非运算符。 取得向量的每个元素，并给出相反的逻辑值。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

print(!v)

它产生以下结果 -

FALSE TRUE FALSE FALSE

逻辑运算符&&和|| 只考虑向量的第一个元素，给出单个元素的向量作为输出。

运算符 描述 例

&& 称为逻辑AND运算符。 取两个向量的第一个元素，并且只有两个都为TRUE时才给出TRUE。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

t <- c(1,3,TRUE,2+3i)

print(v&&t)

它产生以下结果 -

TRUE

|| 称为逻辑OR运算符。 取两个向量的第一个元素，如果其中一个为TRUE，则给出TRUE。

v <- c(0,0,TRUE,2+2i)

t <- c(0,3,TRUE,2+3i)

print(v||t)

它产生以下结果 -

FALSE

赋值运算符

这些运算符用于向向量赋值。

运算符 描述 例

<−

or

=

or

<<−

称为左分配

v1 <- c(3,1,TRUE,2+3i)

v2 <<- c(3,1,TRUE,2+3i)

v3 = c(3,1,TRUE,2+3i)

print(v1)

print(v2)

print(v3)

它产生以下结果 -

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

->

or

->>

称为右分配

c(3,1,TRUE,2+3i) ->v1

c(3,1,TRUE,2+3i) ->>v2

print(v1)

print(v2)

它产生以下结果 -

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

其他运算符

这些运算符用于特定目的，而不是一般的数学或逻辑计算。

运算符 描述 例

: 冒号运算符。 它为向量按顺序创建一系列数字。

v <- 2:8

print(v)

它产生以下结果 -

2 3 4 5 6 7 8

%in%此运算符用于标识元素是否属于向量。

v1 <- 8

v2 <- 12

t <- 1:10

print(v1 %in% t)

print(v2 %in% t)

它产生以下结果 -

TRUE

FALSE

% % 此运算符用于将矩阵与其转置相乘。

M = matrix( c(2,6,5,1,10,4), nrow = 2,ncol = 3,byrow = TRUE)

t = M % % t(M)

print(t)

它产生以下结果 -

[,1] [,2]

[1,] 65 82

[2,] 82 117