本文主要内容翻译整理自：Easy multi-panel plots in R using facet_wrap() and facet_grid() from ggplot2，部分代码有修改。

ggplot2 一个非常强大的功能就是进行 multi-panel plots 的呈现，也就是我们常说的分面（facet）。通过使用 facet_wrap() 或者 facet_grid() 这样的函数我们就可以很方面的将单一的一个图变为多个相关的图。本文将通过一个具体的数据示例帮助你理解 ggplot2 分面的不同方法以及参数。

文献题目 Relative Abundance of Transcripts (RATs): Identifying differential isoform abundance from RNA-seq

文献题目：RnBeads 2.0: comprehensive analysis of DNA methylation data

有两件事情，第一是前几天看到一个朋友分享了自己 学习生物信息工具的经验，借着这个机会刚好反思了一下自己过去几年是如何做的；第二是最近有人问了我一个问题：“使用 tophat 比对完的转录组数据 bam 文件想用 RNA-SeQC 来质控，但是这个软件好像没人维护了”（竟然还在用 tophat）。那这次就聊聊如何学习一个新的工具。

自从用上 VS Code 之后，断断续续写过几篇文章。比如：

• VS Code 使用初体验
• VS Code 常用快捷键
• VS Code 思维导图学习笔记
• VS Code 系列 1：提升 R 和 Python 使用体验

bedtools 的傲人光环

如果让你说出日常在进行生物数据分析时，做的最多的事情是什么，我想不管你是什么方向，「不停地转换格式」应该能排进日常前三。如果再问用的最多的工具是什么，想必一定也是和「不停地转换格式」相关的工具。

最近读到一篇 博文，介绍了学习 RNAseq 数据分析非常推荐的两篇综述和七个在线教程并发表了相关评论。本文将进行简要整理并对相关评论内容进行大致翻译，供国内读者参考。

• sed
• grep
• tr
• awk

说明：本文首发于少数派。可在 少数派官网 阅读完整版本。

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• 为什么要使用模板
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• 模板相关使用技巧

服务器和 Windows 本地电脑经常需要反复上传下载文件，对于初级用户来说通常会建议其下载类似于 winscp 之类的软件。但是这类高频操作有没有无需借助其它软件更方便的方法呢？