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。
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。
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;
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。
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互,之前已经有一些相关的包,不过都需要开发者熟悉网页编程语言(html,CSS,JS)。
•shinythemes https://github.com/rstudio/shinythemes - 在 Shiny 中 使用 Bootswatch 主题 (Bootstrap 3) 。
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。
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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。
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。
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:
视频演示:http://mpvideo.qpic.cn/0bc37aadyaaanqaakvelqjrvb6gdht4aapaa.f10002.mp4? 1. 什么是Shiny? Shiny 是一个为
执行 runExample()可以看到内置的11个例子,github上有更多,可以体验和学习这些例子
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。
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。
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。
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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。
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。
河南农大姚文与张会勇课题组合作发表长文综述,系统总结R/Shiny在开发交互式生物学网络工具中的应用
Shiny可以将用户的数据上传到到你的应用程序里。用户可以通过浏览器进行数据的上传,并且服务器端可以访问这些数据。 一般情况下,shiny上传的数据有文件大小有限制,一般不能超过5M。可以通过shiny.maxRequestSize选项来修改这个限制。例如,在server.R的最前面加上 options(shiny.maxRequestSize=30*1024^2),可以把文件大小限制提高到30MB。
源代码是公开的,在:https://github.com/szenitha/Shiny-Seq 所以我想着把它安装在我们自己的服务器里面,方便国内的粉丝使用! 所以大家给我了一个新的外号,宠粉狂魔!
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
参见:https://blog.csdn.net/weixin_41929524/article/details/108998848
1写在前面 我们在画图的时候经常需要标记某个值, 如散点图中的某个具体的点, 火山图中的某个基因, 但对于代码不太熟悉的小白来说, 还是有一定难度的.🤪 本期和大家介绍一个基于shiny轻松进行label的包, 即easylabel包, 轻松实现交互式label, 麻麻再也不用担心你的画图标记啦.😗 2用到的包 rm(list = ls()) # devtools::install_github("myles-lewis/easylabel") library(easylabel) library(tidy
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。
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。
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。
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)。
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。
我们通过前面的文章已经对响应式编程的基本思路有所熟悉,这里我们将讨论更加高级的技术,它可以让我们更加合理地使用响应表达式。
R是一种流行的开源编程语言,专门用于统计计算和图形。它被统计学家广泛用于开发统计软件和执行数据分析。R的优势之一是允许用户创作和提交自己的包,因此它具有高度且易于扩展的特点。众所周知,R社区非常活跃,并且因为不断为特定研究领域添加用户生成的统计软件包而着称,这使得R适用于许多研究领域。
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")
chromVAR 是一个 R 包,于2017年发表于Nature Methods上,用于分析来自单细胞或bulk ATAC 或 DNAse-seq 数据的稀疏染色质可及性数据。该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。
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。
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。
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:
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
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。
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。
前面两期我们分别介绍了DEapp的理论(零代码差异表达分析, DESeq,limma,edgeR一网打尽)和实践(零代码差异表达分析——手把手带你GEO实战)。想必大家已经对DEapp有所了解了。我前面介绍过DEapp是一个做差异表达分析的网络工具,其实它是用R shiny写的一个网络工具。关于shiny的介绍可以参考我前面一篇文章。
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。
控件包括 UI 和服务器两方面。 fluidPage() 是布局函数,建立页面的基本可视化结构。 selectInput() 是让用户可以选择的输入控件。 verbatimTextOutput() 和 tableOutput() 是告诉 Shiny 对输出进行渲染的控件,前者展示代码,后者展示表格。 ## 导入 Shiny 包 library(shiny) ui = fluidPage( ## UI 控件一般使用 ## xxInput:用于用户输入 ## 或 ## xxOutput:用于结
某天,我发现了Shiny这个东西,当时兴冲冲的尝试官网上各种各样的例子,最后发现这个东西似乎只能充当一个“玩具”。如果要在本地运行,它需要一个完整的R环境,这对相当一部分用户来说是极度不友好的。另外,Rstudio主张将Shiny部署在https://www.shinyapps.io/,但是看到这个价格以及资源限制以后进一步被劝退了。
在Shiny中,reactive()是一个函数,用于创建一个响应式变量(reactive variable)。当Shiny应用程序的输入参数或状态改变时,这个响应式变量会被重新计算,并返回一个计算结果。换句话说,reactive()用于定义响应式表达式,当输入参数或状态改变时,它会自动重新计算Shiny。
什么是R语言? R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacO
R Shiny是一种基于Web的交互式数据可视化工具,能够帮助研究人员和临床医生快速构建交互式应用程序,从而进行数据分析和可视化。
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