视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
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。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言，其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
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。
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。
前面简单介绍了shinydashboard的标题栏，会发现标题栏是个鸡肋，只要掌握如何设置title即可。这一节简单介绍一下侧边栏。侧边栏（siderbar）主要起到导航作用，可以简单理解为输入栏，不同的输入栏（输入），主体（body）就呈现出不同内容（输出）。
数据可视化仪表盘是将数据直观呈现并提供交互性的强大工具。R语言与Shiny框架的结合，使得创建交互式数据可视化仪表盘变得轻松而灵活。在这篇博客中，我们将深入介绍如何使用R和Shiny创建一个简单而实用的数据可视化仪表盘。
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")
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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。
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
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。
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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。
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。
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。
在开始教程前，我们先来了解一个由加拿大 IVADO（Institute for Data Valorization）资助的项目：COVID-19 Data Hub（新型冠状病毒肺炎数据中心），它是一个致力于开发一个统一的数据集，有助于更好地理解新型冠状病毒肺炎数据。
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。
前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用，如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端（实现用户界面）和后端（服务逻辑）进行了分离，这让我们可以比较独立地来看待它们。接下来的几篇文章会关注前端，探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。
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：
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数据科学家（Data Scientist）被视为“21世纪最性感的工作”！不论在硅谷还是在中国，企业对于数据科学家的需求都很旺盛，那么如何成为一位数据科学家呢？或者数据科学家都需要哪些技能呢？本文数据侠SangYeon Choi获取了谷歌相关的招聘数据，并通过Shiny App可视化项目，为读者揭晓如何成为一名谷歌的数据科学家。
人工智能时代，数据和算法以及硬件资源是非常重要的，相关行业的大公司也越来越关注数据中蕴含的价值，数据的收集和应用比以前任何时候都看得更加重要，甚至业务相近的公司不惜打价格战或亏本以获得用户活跃量，这些都看中的是数据中蕴含的价值，需要等待数据科学家去进一步挖掘，拂去表面的迷雾，深度发现隐藏在大数据中所含的商业秘密或科学研究。数据科学家职业也成为热门岗位，很多IT从业人员纷纷转行进入这个新兴领域之中。美中不足之处在于，随着我们不断挖掘数据，进而发现有用信息时，呈现出现的过程和实施结果的难度就越来越大。值得庆幸的是，大量的开源数据可视化工具能够从空间和表格中获取到独特数据，并通过使用高级图形和图表向用户呈现信息。 那么哪些工具值得花时间去探索或采用呢？本文汇集了5个开源数据可视化工具，这些工具采用了说明性方法来处理复杂的数据。
Shiny使用fluidPage创建一个显示界面，该显示界面可自动调整为用户浏览器窗口的尺寸。还可以通过在fluidPage函数中设置元素对用户界面进行布局。
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
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。
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）]]
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。
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：
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；
原文：R is for Research, Python is for Production
请注意，第一行文本（Coluumn 1）下的一系列破折号是第二级标题的另一种 Markdown 语法形式，即
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。
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
在Y叔的公众号看到文章**《有人基于AnnotationHub和clusterProfiler做了个shiny，就能支持1700+的物种，你却老是在问我，非模式生物怎么办！》**。正好自己最近在学习R语言的shiny。于是找到这个shiny的代码看了看，发现不是很长，花点时间应该可以重复出来。
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 包含了许多用于布局应用程序组件的工具。本指南描述了以下应用程序布局功能特性：
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的，各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
使用这些控件需要两个参数，一个参数用来命名，一个参数是label，前一个被用来在程序内传递参数，后一个参数用来显示在用户界面 例子
该文有大约175,000个单词，分为42章。我在网上找到了这本书的原始文本版本并开始工作。
我这个月在写一些更加长的文章，所以你们可以在几周后再来看看。本月，我想简要地提下我自己一直在玩的一个很棒的R库。
前面已经介绍了shinydashboard框架的标题栏和侧边栏的输入项部分，这节介绍一下侧边栏的菜单项（menu items），侧边栏的菜单项主要用于切换不同的主体界面，点击不同的菜单项，主体呈现出不同的界面内容。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展，人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单，但对于完成工作有很大的帮助。
这个直方图在左侧有一个可以调整bins个数的滑条，当用户滑动选择bins的数目时，图表也随即产生变化，这样实现了一个交互式的过程。
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
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。
在做数据分析时，常常遇到的一个场景是，1,2,3 需要转换成其对应的"a","b","c"。比如在对结果进行分类统计的时候。
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