分析主要基于Rstudio Server的Rmarkdown，这样在线版的Rstudio可以无缝和服务器协同，Rmarkdown管理代码也方便。但免费版的Rstudio Server也有痛点：（1）不容易切换R，必须管理员统一设置，要变所有用户都变；（2）不能多开，只能打开一个Rstudio Server的页面。当然痛点也能解决，就是用Pro版本，最少要4,975（美刀）。

后来Rstudio的公司改名为Positron，又出了Positron IDE，运行R和python比vscode 方便，比如图片展示，变量查看，接近Rstudio，但不支持remote ssh，意味着我不能用远程服务器上的R。所以尝试了下就不在使用。

再后来Positron支持了remote ssh，但是AI这块的支持还是不如vscode，体验了一把又不用了。

再再后来，Positron支持了AI assistant，我又开始尝试用Positron。基于这次体验，我决定后续把Positron当主力了。

• 对Rmardown的支持：我严重依赖Rmarkdown，特别是项目的函数多的时候，我分代码块，便于查找内容和管理。Postrion默认就支持R和Rmarkdown。特变是Rmarkdown的Table of Contents，可以快速跳转到不同代码块，Positron本来就基于vscode的壳，自带了outline的内容框，可以显示markdown的标题。
• 变量和图片：我不喜欢vscode的原因就是变量不方便查看，图片不想Rstudio那样专门有个panel展示，Postiron的变量查看和图片展示逻辑和Rstudio一样，有专门的panel。
• 自动补全：我下载了千问的灵码和字节的Marscode，也试了自带的copilot，尝试行内自动补全的功能，感觉真的太好了，可以通过上下文，把我想写的代码都提示出来，不仅仅是传统IDE那种函数提示，效率大大提高。Marcode支持jupyter，但不支持Rmarkdown，灵码支持Rmarkdown，不支持jupyter。如果支持quarto的话，我一定会切到quarto格式。

感觉不如Rstudio的地方：（1）图片的展示效果，不知道为什么感觉没有Rstudio好看；（2）数据框里面的数据搜索，我以前直接在搜索框搜索即可，Positron需要选定特定列，添加filter，稍微麻烦点。

关于Rmarkdown：我个人认为比jupyter方便，因为我可以在代码块运行，也可以把代码放到同一环境下的console里面。Rmarkdown绝对是我在Rstudio/Positron生态里的重要因素，现在的qmd和rmd都是类似，Positron主推qmd。可惜的是两年前Rmarkdown贡献者xieyihui被Positron解雇了。如果灵码或者Marscode支持qmd的话，我可能会用qmd写代码。

新装的系统，刚开始装包都挺顺利了，今天突然遇到

error in .rs.downloadfile(url = url, destfile = path, method = method)，不管用devtools::install_github还是remotes方法，都不能安装github上的包。

查了好多办法没解决，也看了很多配置都是正确的。

后来尝试把method改成git，就可以下载了，这也说明系统底层网络是通的，问题出在方法上。默认的方式是libcurl。libcurl需要SSL/TLS 协议。问题锁定在 R 内部对 libcurl 的调用配置上。R在用libcurl的时候，会调用系统的证书库进行，但现在R 不知道去哪里找系统的证书库。当它尝试连接 GitHub 的 HTTPS 地址时，无法验证 GitHub 的 SSL 证书，出于安全机制会直接报错中断。

1
2
3

# 先确认下是否有证书
>ls /etc/ssl/certs
ca-bundle.crt  ca-bundle.trust.crt

既然有证书，那就让系统知道证书的位置

1
2
3
4
5
6

vim ~/.bashrc

export CURL_CA_BUNDLE=/etc/ssl/certs/ca-bundle.crt
export SSL_CERT_FILE=/etc/ssl/certs/ca-bundle.crt

source ~/.bashrc

这样就可以解决了。但始终不清楚为什么系统找不到证书库这个问题，费解。

公开的转录组数据集多为原始形式，格式不统一、处理方式各异，难以有效利用，所以我想找一个经过标准流程清洗了GEO/SRA数据集的数据库，这样可以直接用清洗后的结果，而不用每个数据集单独处理。recount2（https://jhubiostatistics.shinyapps.io/recount/）就是类似的数据库，但只提供了2038个数据集，远远不够。

今天发现了ARCHS4（https://archs4.org/），感觉满足我目前的需求。ARCHS4数据源于GEO 和 SRA 数据库，还纳入了线虫、果蝇等其他物种的 35000 个样本数据，用的比对软件是Kallisto。数据维护一直在更新，还提供了分析和下载工具（https://github.com/MaayanLab/archs4py）。

RNA-Seq这块，提供了966693个样本比对结果，还提供了样本的tSNE结果，基因相关性结果。

对于热图大家都熟悉，热图中的颜色表示值的大小。但前几天看到一个热图，里面的颜色含有两个维度的信息，专门有一个颜色的图注（非主图，而是热图里面的颜色说明），如下，横坐标表示D值的大小，纵坐标表示的P值，可以看出二维区域中不同位置的颜色，同时反应了D值和P值的信息。

找了很多工具和方法，都不太方便实现，或者不太容易控制颜色的分布。后来突然悟了，我可以自己生成这个图，从左到右反应的D值大小，两个颜色渐变，从上往下反应的是P值显著性，颜色越来越深。