UCSCXenaShiny 是我 19 年通过 Openbiox 发起的项目(地址:https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny),用于下载和可视化分析著名癌症数据库 UCSC Xena https://xenabrowser.net/datapages/。目前已经有上万次的下载安装,统计有超过4万行代码。
它既是一个 R 包,也是一个 Shiny 应用。我们以 Shiny 应用为主,这样可以将分析功能提供给无任何编程经验的用户。就在这两天,该工具已经通过生信专业期刊Bioinformatics的评审,正式见刊发表!?欢迎大家使用和引用起来。
我们借助Hiplot平台发布了Shiny插件,大家无需安装,打开浏览器,输入https://shiny.hiplot.com.cn/ucsc-xena-shiny/即可使用。需要注意的是,平台为了安稳运维,版本可能会有延后。
方式1:使用docker。后续关闭和再启动阅读GitHub说明。
docker run -d --name xenashiny -p 3838:3838 shixiangwang/ucscxenashiny
方式2:使用conda。目前UCSCXenaShiny(包括它的一些依赖ezcox,UCSCXenaTools)已经提交到conda-forge通道。
conda install -c conda-forge r-ucscxenashiny
方式3:从CRAN/GitHub/Gitee上下载安装。
install.packages("UCSCXenaShiny")
# 国内
remotes::install_git("https://gitee.com/XenaShiny/UCSCXenaShiny")
# 国外
remotes::install_github("openbiox/UCSCXenaShiny")
方式2、3下载安装后需要在R里面加载和启动Shiny:
library(UCSCXenaShiny)
app_run()
启动过程也会下载安装很多依赖包,请耐心等待,如果网络不好请切换 CRAN 镜像。
该功能支持 UCSC Xena 任意符合分析要求的数据集!目前有 4 个模块,分别用于 2 变量相关、多变量相关、分组比较和生存分析。支持用户上传同样格式的数据进行分析!
下面是一些截图:
不会使用,还有视频:https://space.bilibili.com/11553374/channel/detail?cid=180988&ctype=0
如果有任何的问题,请在 GitHub issue 中 https://github.com/openbiox/UCSCXenaShiny/issues 进行反馈。