Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
UI 中的输出控件创建了占位符,它随后被后端函数生成的内容所填充。与输入控件一样,输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID:如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot",那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。
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ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包,实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据;于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍,ShinyCell相比同类工具具有多个优势,例如直观的side-by-side的降维可视化方式,hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速,支持pdf/png保存图片,支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档,学习记录如下。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频;并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件,基于D3.JS库创建简单的交互桑基图,包括控件创
Inputs 是与用户交互的组件,用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出,一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符,需要展示的标签名作为参数,其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后,会自动分配一块空间用于展示,但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
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shiny提供了一个函数家族,将R对象转换成在UI中的输出,每个函数创建特定类型的输出
在我们知道如何创建一系列输入和输出控件之后,我们需要学会如何在一个页面中对它们进行排列,以达到比较好的展示效果。这正是布局函数的工作,布局函数提供了一个应用高层次的可视化结构。
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
counties.rds是一个包含美国每个县人口统计数据的数据集,使用R包UScensus2010收集,也可从这下载
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
Shiny应用程序中控件选中的值可以通过生成响应式输出来显示。用户切换控件的值,输出的文本也随着控件的值自动响应。 如下是两个小控件,分别用来展示 variable to display和Range of interest,此时选中是没有响应式输出。
StockVis 用R的quantmod包,如果没有应该安装install.packages("quantmod")
一个网页应用仅有输入控件或输出控件无疑是枯燥的。Shiny 真正的魔法在于它同时包含两者。
尤为重要的是随着单细胞转录组的流行,它附带的大量数据的探索和展示也开始需要独立的网页工具,也就是说一篇单细胞文章就得开发一个网页工具。而网页工具的开发其实是一门比较专业的技术,底层三剑客包括:html, js, css, 超出了咱们生信工程师的技能范畴。但是R语言的shiny框架能让你在起步的时候突破网页工具的开发技术限制,简单的几句R代码,一个活灵活现的网页工具就出现在你眼前。
二者都可以响应TCP/IP请求,给R安上Server的翅膀,实现Browser to Server的需求。
Shiny是RStudio公司开发的新包,有了它,可以用R语言轻松开发交互式web应用。
去年在生信技能树分享了一些关于Shiny app开发,AWS部署Shiny app,以及绑定域名的经验,详见:Shiny app开发, AWS上部署Shiny app,绑定域名。
在R for data science这本书中,作者提出数据分析的一个流程,在数据转换、可视化以及建模之后,来到数据分析的新阶段:与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析,monocle轨迹推断,R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么,在数据分析进入下游之后,如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢?Shiny会是一个不错的选择。
资源背后的机构和开发者,都可以看看,他们的网站,个人Twitter之类的,寻宝哦。
在之前的推文中我们学习了一堆的知识与概念,为了帮助大家吸收,接下来我们将一起通过创建一个探究有趣数据集的 Shiny 应用来整合当前所学的所有思想。
数据集:counties.rds是美国每个县的人口统计数据集,由UScensus2010 收集。需要另外下载 https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson5/census-app/data/counties.rds 下载后是一个rds文件,需要在之前介绍的app文件夹中建立data文件,然后将数据集移动到data中 脚本:help.R: https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson5/census-app/helpers.R 下载之后将脚本放入app文件夹中 代码
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
R是一种流行的开源编程语言,专门研究统计计算和图形。它广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R社区以不断为特定研究领域添加用户生成的包而闻名,这使其适用于许多领域。
一般qPCR的结果都是机器自动生成的,配合机器自带的软件生成一个Bar图,然而这个Bar图,没有统计信息,更没有好看的配色。
旭日图是饼图的一种扩展,每一层都展示一组分类的比例。sunburstR可绘制交互式旭日图
先前我介绍过ggrepel 这个包:[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记(火山图的实现)]]
此篇旨在如何构建app对用户界面,如何布局用户界面然后加文字图片和其他HTML元素
Gene Ontology分为分子功能,生物过程和细胞组成三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对应到Term,即功能类别或者细胞定位。这也是GO富集的一个基础。
原文: http://supstat.com.cn/blog/2014/12/03/a-simple-shiny-interface-to-retrieve-stock-information/ 本文的作者是某国际知名制药公司在华研究中心的工程师,今年8月他们部门接受了我们的R语言培训,这篇文章就是培训后他做的presentation. 目标:通过数据的股票代码获取中国股票信息 这个项目以利用shiny获取和展示股票信息为目标。 数据准备 新浪是获取中国股票信息源数据的理想场所,我们可以利用下面的代码来得
在前面的文章中,我们介绍了如何创建用户界面。现在我们将内容转向对于 Shiny 服务端的讨论,它会让我们在运行时中使用R代码让用户界面栩栩如生。
在工作目录中创建一个名为stockVis的新文件夹 下载以下文件放在stockVis中 app.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/app.R helper.R:https://shiny.rstudio.com/tutorial/written-tutorial/lesson6/stockVis/helpers.R 使用runApp启动应用程序runApp("stockVis")
https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/,
但是它并不提供芯片探针的ID注释,当然,缺陷实在是有点多,只能说是一个好的学习shiny网页工具制作的例子,并不算是完善的工具。
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
创建问题列表。每个问题都是一个带有 id,type,title 以及 mandatory (mandatory 默认为 FALSE)的列表:
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
作为一个实例展示, Shiny 中内置了一些例子,我们可以通过运行 runExample() 来探索Shiny APP的结构:
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
Shiny是一个R包,允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器,可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序,Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本,也有付费专业版,包含更多功能。
Shiny是R编程语言的库,允许您在本机R中创建交互式Web应用程序,而无需使用HTML,CSS或JavaScript等Web技术。将Shiny应用程序部署到Web上的方法有很多种; 本教程使用Shiny Server在Linode上托管示例Shiny应用程序。
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
你现在能构建一个实用的shiny app,但是如何分享给别人呢?此篇将展示几个分享app的方法
鉴于有些读者对单细胞分析还不是很熟练,但是又想要看单细胞数据里某个基因的表达,或者某种细胞的分组比例,或者画umap图、画小提琴图....
在几种创建 Shiny 应用的方式中,最简单的是先创建一个新的目录,然后放置一个新的文件 app.R。
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