Merhaba, öncelikle çalışmalarınızda kolaylıklar dilerim.
R programlama dili istatistiksel hesaplamaları ve grafik çizimlerini gerçekleştirebileceğiniz ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir yazılım dilidir. Bu dediğiniz alan Biyoloji ile Bilgisayar bilimlerinin birleşiminden oluşuyor. Eğer sadece temel istatistiksel hesaplamaları kullanacaksanız (mod, medyan, standart sapma vb.) ayrıca DNA dizileme gibi konular için de library("seqinr") paket programı kullanılabilmektedir hesaplamalı biyoloji alanına yönelip R programının fonksiyonlarından "araç" olarak yararlanabilirsiniz diğer taraftan modelinize uygun yeni bir algoritma geliştirmek için örneğin; dinamik programlama gibi daha çok matematik ve istatistiği yoğun olarak kullanan bir "amaç" olarak da kullanabilirsiniz. R programı, modelleme ve optimizasyon işlemleri ilaç geliştirme çalışmalarında biyoistatistikte yaygın olarak kullanılmaktadır. Biyoinformatik alanında uzman bir hocamın bu alandaki çalışmalara hangi açıdan dahil olmak istediğimizi öğrenmek amaçlı sorduğu sorudan yola çıkarak ilgilendiğiniz alanı "araç" ve "amaç" olarak ikiye ayırmak istedim.
R programlama üzerine kullandığım kaynak kitaptan bir alıntı:
"My favorite metaphor for describing this was introduced by Greg Snow on the R help mailing list in May 2006. Using the functions in R is like riding a bus. Writing programs in R is like driving a car."
İlgilendiğiniz çalışma alanı her ne ise umarım kendinizi geliştirirsiniz, şimdiden başarılarınızın devamını diliyorum. :)
Sadece R'in kendisi değil, Bioconductor adında R paket grubu var. Biyolojik veri analizi için kullanılabilecek yüzlerce R paketinden oluşuyor. Bu konuda online dersler bulabilirsiniz, mesela coursera'da
Araştırma yapacağınız konuda analiz yapabilmek ve rapor, makale ve figür üretebilmek için bu paketleri kullanabilmek çok faydalı.
Bu yazılımların kullanımı, uzun dönemde zaman kazandırması dışında gelecekte bilimsel araştırmalara güven oluşturmanın bir parçası olucak. Hem veriler, hem de analiz etmek için kullanılan kodlar paylaşılacak . Şu anda bir çok çalışma bunları paylaşsa da yeterli düzeyde değil. Tekrarlanabilir Araştırma ( reproducible research) konusunda bilgi edinmenizi öneririm.