关于【生信技能树】【#R语言】【01】的要点总结如下：
R语言学习的网络资源：
可以通过公众号【生信技能树】获取R语言学习的相关网络资源。
逻辑回归：
逻辑回归是用于预测二元分类问题的一种方法。使用glm函数进行建模。使用predict函数进行预测。
R语言中的排序、集合运算、reshape及merge：
排序：sort, rank, order分别用于排序、求秩和获取排序后的元素位置。集合运算：%in%用于判断元素是否在集合中；match函数用于获取元素在集合中的索引。reshape：melt函数可将宽型数据转换为长型，指定列作为不融合的标识，其余列融合为一列。merge：类似SQL的join操作，用于合并数据框。
R语言入门学习路径及资源：
公众号【生信技能树】提供了R语言入门的学习路径和资源推荐。
KEGG数据库的rest API及R语言小技巧：
当KEGG ID不在KEGG.db包中时，可通过特定代码获取基因信息。
生信技巧强调：
使用R语言获取人类基因信息：
可以通过搜索entrez gene ID, HUGO symbol, refseq ID, ensembl ID等知识，运行代码获取基因信息，包括名字、ID、symbol以及别名。
R语言读书笔记：
读书笔记中提到了描述性统计函数，如summary, stat.desc, describe等。
SVM在R语言中的应用：
SVM是一种二类分类模型，间隔最大化是其核心策略。可使用svm函数训练模型并进行预测。
VIP内容提示：
公众号中可能还包含如WGCNA分析、主成分分析等VIP内容。