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。
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
今天为大家分享一篇2019年12月发表在Lung Cancer（中科院分区二区， IF=4.6）上的基于SEER数据库的nomogram文章。文中利用自己医院的数据进行外部验证，套路简单易模仿，逻辑清晰，当然也有自己的一些特点，最后根据预测结果建立了一个在线的nomogram分析（动态nomogram），便于临床应用，接下来小编详细讲解一下。
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
https://bioquest.shinyapps.io/cesa/ 可以访问了
MySQL作为z最为流行的关系型数据库管理平台之一，与绝大多数数据分析工具或者编程语言都有接口，今天这一篇分享如何将MySQL与R语言、Python进行连接。 R语言中与SQL管理平台通讯的接口包有很多，可以根据自己使用的数据库平台类型以及习惯，挑选合适的接口包。因为我个人笔记本使用的MySQL平台，所以本篇仅以MySQL为例分享。（如果你需要其他平台的接口导入方案，可以直接在csdn博客上搜关键字，有很多博客资料可以参考）。 我习惯使用的接口包是RMySQL，里面的核心函数主要涉及数据库连接，数据读写，
调用edit函数，比如我们要让用户输入一个长度为5的向量并赋值给变量a，那么可以：
使用 MySQL 数据库创建一个用于存储用户信息的数据表：包含 username, email, password 三个字段，使用 R 客户端插入、删除和更新一行数据，密码使用 SHA256 进行加密
RStudio Server 使你能够在 Linux 服务器上运行你所熟悉和喜爱的 RStudio IDE，并通过 Web 浏览器进行访问，从而将 RStudio IDE 的强大功能和工作效率带到基于服务器的集中式环境中。
根据我们的整理，差异分析是基础，生存分析和相关性分析是表型，免疫浸润分析是对表型的阐释，兼有表型和机制两种作用，但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路，是一系列分子的级联反应。
生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况，通常用相关系数R表示，其差异也是用p值判断。
数据是关系数据库系统中存储的统一化格式。 因此，实施我们需要非常先进和复杂的SQL查询统计计算。但是R能够轻松地连接到诸如MySql, Oracle, Sql server等多种关系数据库并且可以从它们的记录转为R中的数据帧。一旦数据是在R环境中可用，就变成了正常R数据集，并可以被操纵或使用所有强大包和函数来进行分析。 在本教程中，我们将使用 MySQL 作为参考数据库，用于连接到 R 中。 RMySQL 软件包 R有一个名为“RMySQL”它提供了与 MySQL 数据库之间的本地连接的内置软件包。可以使用
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。
总结了一下 R 语言中常用的一些操作与函数使用，抛砖引玉，分享一下给大家，如有错误的地方欢迎留言指正。
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。
无意中逛群主GitHub看到一个好玩的项目，就试着走了一波，有惊无险的跟了下来，中间还被我火眼金睛挑出来了3个bugs反馈给他！
最近，在科研狗网站看到了一个有趣的项目，使用R语言读取pubmed存入mysql数据库，之前报名没有报上，还是决心要跟着做一下，无奈R语言水平比较渣渣，只能复制别人的代码来用，悲剧的是，原代码复制过来还是报错，来一个小目标，把这段代码运行起来。花了两三天的功夫，终于实现了目标。
花了两天时间写了一个Excel数据转换脚本，原需求除了要把数据转存到Mysql中，还要对每一条数据进行拆分和重组，并不容易。最终我利用R语言完成了这个小需求，本着总结学习的想法，在此处将多余逻辑删除，抽离出了最基本的Excel转存Mysql的功能，这样也可以算一个小轮子了。（仅做学习用，Navicat等工具可以直接导入Excel）
在差异分析的前提下，表型分析成为重点内容，也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比，相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况，通常用相关系数R表示，其差异也是用p值判断。严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线，以提高数据的可信度和说服力。
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RNA测序相信大家已经接触到不少了，它的样品通常来自研究某一组织细胞群。这些细胞被认为是同质的，也就是说每一个细胞内的表达水平被认为是相似的。但事实上细胞之间的异质性是很普遍的，RNA测序最终将表达量值算作所有细胞表达量的平均值，其实是掩盖了细胞间差异的信号。而单细胞RNA测序（scRNAseq）就可以去发现细胞亚群中不同基因型和表型，或者不同的功能细胞之间的异质性。
在传统的RNA_seq测序中，每个样本取样后实际包含了成千上万个细胞，和单细胞测序的single cell相比，这样的样本称之为bulk samples。在bulk samples的这么多细胞中，可能包含来自多个细胞亚群。
全基因组关联研究(GWAS)可以揭示重要的基因型-表型关联，但数据质量和可解释性问题必须得到解决。对于根据现有证据确定目标靶点的药物发现科学家来说，这些问题已不是单一的药物发现研究。作者开发的TIGA（Target Illumination GWAS Analytics）通过对全基因组关联研究(GWAS)中与性状相关的蛋白质编码基因进行评分和排序，促进药物靶点的发现。TIGA可以用相同的基因-性状关联指标对性状进行评分和排序。这一重点应用提供了一种合理的方法，通过该方法，GWAS的发现可以被聚合和过滤，以获得适用的信息，并为药物发现科学家提供可用的证据，为确认药物靶点的优先级，以便于研究。
鉴于内存的非持久性和容量限制，一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据：能够从外部获取大量的数据，也能够将处理结果保存。R中提供了一系列的函数进行外部数据处理，从外部数据的类型可以分为文件、数据库、网络等；其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
作为一个生物学家(zha)，差异表达分析似乎是一项必备的技能。然鹅对于一个没有任何编程基础的生物学家，写代码是那么神秘莫测而又遥不可及，让人脑壳疼。那么今天小编就为大家介绍一款神器，不用写一行代码就可以轻松做差异表达分析，并且主流的差异表达算法DESeq,limma,edgeR任君挑选。
PanCanSurvPlot (https://smuonco.shinyapps.io/PanCanSurvPlot/)
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TIMER是一款肿瘤浸润免疫细胞组分分析软件，输入肿瘤样本的基因表达谱数据，预测每个肿瘤样本中浸润的免疫细胞组成，支持以下6种免疫细胞的分析
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包，比如CRAN，Bioconductor，Neuroconductor，以及ROpenSci；并且提供了优秀的包管理功能。
Journal: Frontiers in Ecology and the Environment (IF: 8.039)
在之前介绍[[RNA-seq相关内容介绍]]的视频当中，作者提到了一个用来分析 RNA-seq 差异表达分析的工具。DEApp: https://yanli.shinyapps.io/DEApp/ 。 所以今天就来简单的介绍一下这个差异表达分析的工具。
生信分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是KM Plotter数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。但是简单容易不代表不重要，也不说明水平高低，而是反应了一种思路，这才是最最重要的。p<0.05就是我们前期做分析想要的结果，即使用GEO数据库、TCGA数据库做分析，甚至做芯片或测序，没有差异也是枉然。
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。
数据千千万，存储在MySQL中还是比较常见的~尝试一下Python+MySQL的组合，体验还是非常好的~【虽然和Excel还是差了很多，万物不如Excel】
体验网址：https://yanshenli.shinyapps.io/Desktop/
pavian 是一款基于 shinny 的 R 包，可以生成交互式的网页结果。也可以使用在线版本的pavian。支持 kraken，metaphlan 格式结果。如果要利用pavian 可视化 centrifuge 结果，需要首先将其转换为 kraken 格式结果。
新媒体管家 大约3年前我开始使用R，起初进展很慢，与我习惯的语言相比，语法更加直观也比较简单，而且需要一段时间才能习惯于细微的差别。我还不清楚语言的力量与社区和各种包的密切关系。 和其他语言（比如Py
TIMER (Tumor Immune Estimation Resource)数据库也是用高通量测序(RNA-Seq表达谱)数据分析肿瘤组织中免疫细胞的浸润情况，主要提供B cells, CD4+ T cells, CD8+ T cells, Neutrphils, Macrophages and Dendritic cells等六种免疫细胞的浸润情况。界面友好，简单易学又方便。网址：https://cistrome.shinyapps.io/timer/。
前面，我们已经分享oncomine数据库做转录水平的差异分析，并推荐用oncomine+GEPIA双验证模式做差异分析。鉴于最新发表的论文和肿瘤浸润免疫细胞表型的分析，个人认为oncomine+TIMER双验证也是不错的组合。
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
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！
作者直接从生存分析的角度入手，利用km plotter数据库分析NDRG基因家族基因在胃癌中表达差异与存活率的关系，并分析其与HER2表达、肿瘤分期的相关性。
我们在做数据分析工作的前提,当然是得有数据,巧妇难为无米之炊,所以数据的获取和产生是非常重要和基础的,然而,在当前互联网时代,信息非常的膨胀,我们获取数据的方式很多,这里简单的将其归为三类, 1,自己
随着三代测序技术的发展，目前已经开发出多款适用于三代测序数据的比对软件，例如minimap2，ngmlr，blasr 等。
单细胞转录组（scRNA-seq）结合空间转录组（ST）技术已绘制了多个组织/器官图谱（空间转录组都绘制了哪些图谱？）。近日，来自英国的科学家利用scRNA-seq+ST表征随时间变化的肠道形态发生，绘制出单细胞分辨率下人类肠道发育的时空图谱。相关研究成果已于《Cell》在线发表。
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；
差异分析，无论是Oncomine，GEPIA，还是UALCAN、HPA数据库，都不需要R语言编写代码，容易上手，基本上一个星期甚至更短的时间就可以搞定，属于菜鸟级别生信操作。并没有想象中那么难。fold change＞2（起码1.5），p<0.05是差异分析的基本标准。但是表达的差异≠表型的差异，而这两者关系又密不可分。
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