Author Archives: melike

R Ogrenmeye Nasil Baslarim?

Son zamanlarda bu soruyu o kadar cok duyuyorum ki! Arada dunyada guzel seyler de oluyor yani :) Neyse, tahmin edebileceginiz gibi sorunun kesin net bir cevabi yok, kisiden kisiye, kullanimdan kullanima farklilik gosterecektir en verimli yol. Ama yine de bir takim basamaklardan gecmemek imkansiz (R i bilgisayara indirmek gibi!). Biraz bu ‘mutlaka olmasi gereken maddeler’i biraz da kendimce yararli buldugum basamaklari toparlayip sunmak istedim.

1) R nedir, ne degildir?

R ile ilgili simdiye kadar en uygun buldugum, en cok hosuma giden benzetme Matthew Keller’a ait. Keller hatirladigim kadariyla diyor ki ‘R is like magic, except you have functions instead of spells’ – yani diyor ki R buyu gibi, ancak buyulu sozcukler yerine fonksiyonlariniz var. SPSS, SAS kullanicilari, ‘muggle’ gibidir. Ortami degistirme kabiliyetleri sinirlidir. Onlarin analizi icin birileri tarafindan uygun gorulmus dizayn edilmis algoritmalarla sinirlidirlar ve ustune para odemek zorundadirlar. Keller, R programcilari ise ‘buyucu’lere benzetiyor. R programcilar, alaninda uzman olan kisiler tarafindan yazilmis fonksiyonlara (yani buyulere) bagli kalarak devam edebilecekleri gibi kendi buyulerini de yaratabilirler (’sectumsempra’ gibi lanetler de mumkun tabii). Bunlari kullanmak / erismek icin para odemezler, ve yeterince deneyim kazandiklarinda yapamayacaklari bir sey yoktur.
Burada R in tarihine filan deginmek istemiyorum. Ancak bir kac avantaj listelemesi yapmadan gecmeyelim:
– Ucretsiz!
– Acik kaynak kodlu
– Aktif ve dinamik bir komunitesi var. Yardim almak cok kolay.
– Guncel
– Kod yazarken analiz hakkinda dusunmeniz gerekiyor. Bu sebeple yaptiginiz analizin, deney duzeneginize, ornekleminize ve en onemlisi hipotezinize uygun olup olmadigini tartabiliyorsunuz. Rastgele tuslara tiklayip p<0.05 gorunce alip devam etmekten oldukca farkli!
– Istatistiksel testlerin varsayimlarina bagli kalmadan, simulasyonlar ile empirik dagilimlar yaratip test yapabilirsiniz.
– R notebook / R markdown gibi dokuman olusturma sayesinde analizinizi / deneyinizi takip etmeniz kolay, yayinlamak kolay, ve tekrar edilebilirliginizi saglamak mumkun.
– Ozellikle rutin olarak biyoistatistik / biyoenformatik calismiyorsaniz, Windows kullanicisi olma ihtimaliniz cok yuksek. R isletim sisteminden bagimsiz oldugundan, kendi bilgisayarinizda calisabilir ve gerektiginde analizinizi / kodunuzu baska platformlarda calisanlarla rahatlikla paylasabilirsiniz.
– Bilim dili gunumuzde Ingilizce’ymis gibi gozukuyor. Ben buna katilmiyorum. Bilimin dili bence grafikler. Yazdiginiz 15 sayfalik makaleyi ozetleyebilecek 3 grafik yapabilmek cok buyuk bir guc (buyuk konustum, tabii her seyi grafiklestirmek mumkun degil ama zamanla makaleleri okurken farketmeye basliyorsunuz Excel, SPSS grafiklerinin R’da olusturulmus grafikler yaninda nasil kaldigini..)
ilk aklima gelenler ancak daha bir cok avantaji var.
Bir de ogrenmesi en kolay dillerden birisi. Ancak bunun yaninda ogrenme egrisi lineer degil. Yani ilk zamanlar cok zor gelebilir (ilk zamanlar cok basit olmasina ragmen kac defa matrix in satiri yerine sutunu ile islem yapmaya calistigimi anlatamam!) ama alistiktan sonra kendinizi gelistirmek, yeni fonksiyon hatta baskalarinin kullanimi icin paket yazmak diger dillere gore cok daha kolay.
Son olarak, R paket sayisi, paketlerin guncellenme sikligi, paket yazarlarinin ulasilabilirligi acisindan ozellikle biyoloji alaninda calisanlar acisindan cok avantajli. Bioconductor projesi ozellikle biyoloji ile alakali analizler icin -omics data analizi icin inanilmaz avantaj sagliyor.
Isin ozu, R candir.

2) R’i nasil indirecegim? 

Cok basit: https://cran.r-project.org adresine gidip, kullandigimiz isletim sistemi icin olan versiyonu indiriyoruz. Bir cok kullanici icin ‘base’ surumu yeterli olacaktir.

3) Indirdim, simdi sirada ne var?

R’i kuruyoruz. Bu kisimda cok faydam olamiyor genelde kimseye Windows kullanmadigim icin ama eminim sirasiyla tuslara basinca kurulum gerceklesiyordur 😃 kurmaya calisip bir noktada takilan olursa ekran goruntuleri ile yorum birakirsa, yardimci olmaya calisirim.

4) Baslamadan once kolaylastirici bir basamak:

R’in kendi arayuzu oldukca sade ve yeterli olsa da, ben herkese RStudio yu indirmelerini tavsiye ediyorum. Inanin hayatinizi cok kolaylastiriyor. RStudio da ucretsiz ve R programlama icin bir cesit arayuz gibi dusunebilirsiniz. https://www.rstudio.com/

5) Hadi kodlayalim!

devami gelecek..
Advertisements

Her seye ragmen guzel seyler de oluyor

Gectigimiz ay uluslararasi hesaplamali biyoloji toplulugu bolgesel ogrenci grubu olarak (ISCB RSG Turkey) ufak ama etkili olabilecegini dusundugum bir etkinlik dizisine basladik. Henuz sadece bir etkinlik gecmis olmasina ragmen, umut dolmama gelecege biraz daha pozitif bakmama vesile oldu: Online ogrenci sunumlari serisi. Bu kapsamda kucuk ama gelismekte, buyumekte olan grubumuzdaki arkadaslar kendilerine uygun olan zamanda yaptiklari / yapacaklari calismalardan bahsediyor, uygun olan diger arkadaslar da katilarak hem konularla ilgili daha fazla bilgi sahibi oluyor, hem de sorulari / yorumlari ile sunum yapan arkadaslara katkida bulunmaya calisiyor. Pek resmi olmayan bir ortamimiz oldugundan, gozlemledigim kadariyla, konferanslara sempozyumlara kiyasla paylasim daha rahat oluyor.

Ilk sunum biyokimyada hesaplamali calismalar uzerine oldu. Gercekten cok sey ogrendim! Tanidik bir konu degildi bir cogumuz icin, o yuzden cok giris seviyesinde sorular da sorduk, sunum yapan arkadas sabirla anlatti :) Bunun yaninda, benzer konuda calisan arkadaslar da tanisma firsati buldugundan, olasi beraber calisma ortami saglanmis oldu.

Gorduk ki icinde yasadigimiz rekabetci ortam bir kenara atilip, paylasimin esas oldugu bir ortamda bulusup projeler/fikirler/sorular rahatlikla paylasilabiliyormus!

Tarih / zaman tamamen sunum yapmak isteyen arkadaslarin uygunluguna bagli oldugundan belli bir programimiz yok, ancak bu proje kapsaminda kendi calismanizi / alaninizi sunmak ve sunumlara katilmak isterseniz lutfen iletisime gecin, hep birlikte ogrenelim, buyuyelim!

Grup Blogu
Facebook Grubu

Sorulariniz icin bana yazabilirsiniz
donertas.melike [at] gmail [dot] com

Not: Rahat paylasim ortaminin korunmasi esas oldugundan butun katilimcilarin sunum yapmasi sartimiz var.

Visualising Similarity or Dissimilarities Using a Heatmap Table (ggplot2 example)

In the previous note, I have shown an example for usage of “corrplot” package to visualize the correlations between different objects. Another way is using a heatmap table. Especially if the measure of similarity/dissimilarity is not correlation and the distribution of the values is skewed, using heatmap table offers much more flexibility. What is the difference between a heatmap and a heatmap table? Well, cannot say there is much difference. Heatmap is basically a table where the values are represented by the colors and a good way to summarize a large volume of data. Heatmap table can be thought of as a small version of a heatmap where you can also add the values. Basically it is a coloured table :) Enough of words, let’s see what it is and when it is useful: check the example here.

Visualising Correlation Matrices in R : “corrplot” package

There are several possible ways to visualise correlation matrices in R. I think one of the most common ways is using a heatmap. However, in R there is a package called “corrplot” designed specifically for this purpose. You can install this package from CRAN using:

install.packages(“corrplot”)

For tutorial / an example usage, please visit here.

O kadar da farklı değil: Neanderthal ve İnsan beyin gelişimi

Beyin, insanı eşsiz kılan özellik olarak düşünülüyor. İnsana yaşayan en yakın tür olan şempanzelerle karşılaştırıldığında bile, gelişimsel örüntü ve sonuç olarak bilişsel yetenekler açısından çok ciddi farklar görünmekte. Her ne kadar fark olduğunu biliyor bile olsak, bu farklılıklar ne zaman ve nasıl edinilmeye başlandı, bu araştırmaya açık bir soru.
İsviçre’den bir grup bilim insanı, insan ve neanderthal endokraniyal yapısını karşılaştıran bir makale yayınladı. Neanderthal ve insan arası farkları çalışmak, insana özgü olduğu düşünülen kimi özelliklerle ilgili bilgimize de katkıda bulunabilir.
Her ne kadar boyutları farklı olmasa da, önceki çalışmalar, neanderthal ve insan beyin endokraniyal yapısındaki farklılıkların morfolojik farklılığı işaret ettiğini savunuyor. Ayrıca, neanderthal beyin gelişiminin şempanze beyin gelişimine benzer olduğunu savunan çalışmalar da söz konusu. Bu fikri test etmek amaçlı, bu çalışmada, 15 neanderthal ve 79 insan beynini çalışarak göstermişler ki:
– İnsan ve neanderthal beyni doğum sırasında halihazırda zaten farklı. Ancak, doğum sonrası değişimler benzer bir gidişat izliyor.
– Erken ve geç dönem farklılıkları tür içinde farklı ancak bu iki tür arası benzer.
– Erken dönem değişiklikleri kemik yapısındaki farklılaşmayı içeriyor, ki bu da cerebellum, temporal ve frontal cortical kutuplar ın büyümesi ile ilişkilendirilmiş. Bunun yanı sıra, geç dönemdeki değişiklikler de endokraniyal yapıda yuvarlaklığın (küreselliğin) azalmasını içeriyor. Bu da beyin gelişimi azalırken, kafatası büyümesinin devam etmesi ile ilişkilendirilmiş.
Bu makale özellikle de insan beyin gelişimindeki bilinmezlikleri göz önüne aldığımızda ilginç. Bu türlerde beyin gelişiminin ontogenetik olarak benzer olduğunu gösteriyor. Ancak hala cevaplanması gereken önemli bir soru -makalede de bahsedildiği üzere-: Gelişimsel değişimlerin benzer olduğunu göz önüne aldığımızda, bu özellikler atasal mı yoksa paralel olarak mı evrimleşti?
Orijinal çalışma:

Ponce de León, M. S., Bienvenu, T., Akazawa, T., & Zollikofer, C. P. E. (2016). Brain development is similar in Neanderthals and modern humans. Current Biology, 26(14), R665–R666. http://doi.org/10.1016/j.cub.2016.06.022

Not so different: Neanderthal and Human Brain Development

Türkçe

Brain is thought as what makes human unique. There are substantial differences in the developmental pattern and the consequences in cognitive abilities even between humans and our closest living relatives, chimpanzees. Although we know that there are differences, when or how these changes are started to acquired is still an open research question.
A group of researchers from Switzerland, has published a paper comparing the endocranial shape of human and neanderthal brains. Studying the differences between neanderthals and humans can also provide an insight into the features thought as human specific.
Although the sizes are not so different, early studies claimed that endocranial shapes of neanderthal and human brains suggest morphological differences. Moreover, there were studies suggesting neanderthal brain development is more similar to the chimpanzees’. In order to further test this, in this paper, they used 15 neanderthal and 79 human brains and showed:
– Brains of neanderthals and humans already have some differences at birth. However, the postnatal changes follow parallel trajectories.
– Early and late differences within species show differences but are parallel between species.
– Early changes include changes in bone structure which is suggested to be related with enlargement in cerebellum, and temporal and frontal cortical poles. However, the late changes include decrease in endocranial sphericity, which is suggested to be related to continuing cranial base growth whereas there is a decrease in the brain growth.
The article is interesting especially considering the unknowns of human brain development. It suggest that brain is ontogenically similar in these species. An important question that still needs to be answered though -as also stated in the paper-: Given the developmental changes are similar, are they ancestral or evolved in parallel?
Original study:

Ponce de León, M. S., Bienvenu, T., Akazawa, T., & Zollikofer, C. P. E. (2016). Brain development is similar in Neanderthals and modern humans. Current Biology, 26(14), R665–R666. http://doi.org/10.1016/j.cub.2016.06.022