相信大家都用过本地版的 Rstudio,也时常被电脑卡死所困扰,也有用自己笔记本处理单细胞数据内存不够的 error,怎么解决?
近期学习转录组分析,从ncbi下载数据,转成fastq,STAR/hisat2 map到基因组上,使用featureCount拿到表达矩阵文件挺顺利的,就是到了下游分析,开始使用R开始遇到了各种问题。
RStudio Server是网页版的RStudio,部署在服务器上后,能够在从Web浏览器访问的Linux服务器上运行RStudio,可随时随地完成R语言的工作,并且能很方便的完成R项目的部署调试。使将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。
使用root权限(系统管理员)安装最新版的R,我们的ubuntu是20,所以选择focal这个代号,然后是cran40,全部的代码如下:
R 语言已经广泛的应用与生物信息分析中,包括 RNAseq,单细胞,生物统计,绘图等都要用到 R 语言。R 语言是生物信息分析平台重要的组成部分。本章节中我们将在服务器中配置完整的 R 语言分析环境。
CentOS 7系统不知道如何配置,下面介绍一下CentOS 7系统如何安装Rstudio-server:
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。
现在因为疫情,就不去实验室了,小命要紧,居家办公,笔记本就不够看了。一遍操练下来,发现光看不练完全没用。。。学了不操练,等于没学。买服务器这一步我就不写了,直接进入正题。
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。
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
题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介 绍 大数据时代,我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人,我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java,我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上,Spa
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。
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
这是专门为具有 R 和 RStudio 知识的朋友设计的 Docker 教程。该介绍旨在帮助需要 Docker 进行项目的人们。我们首先解释 Docker 是什么以及为什么有用。然后,我们将详细介绍如何将其用于可复制的分析项目。
在用R/Rstudio本地处理数据时,数据量很大时往往难以处理,其实在服务器上也可以装Rstudio,服务器版本的Rstudio-server是可以通过服务器的ip地址远程连接的,但是需要管理员权限。
虽然对于大多数人来说,自己的笔记本或是PC可能就能满足大多数日常R运算的需求了,但工作中总会遇到一些特殊的情况,这时候如果我们有一台自己的远程 R Serve 就会方便很多。大家可以把 R Server 想象成一台能够运行R的远程服务器,他能够实现以下需求:
这里首推华为云:https://www.huaweicloud.com/pricing.html#/ecs
R 语言官网:https://cran.r-project.org/,进入 R 语言官网,Downloade R for Windows。
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;
我们课题组有一份油菜的核心种质资源,前几年经重测序之后已经发表了。但是课题组后面很多的项目都基于这份核心种质资源,实验室成员常常需要检索分析某些基因的特定SNP,所以我在自学了一段时间的Shiny之后就尝试着搭建了一个Shiny app并利用Shiny-server部署在课题组的服务器上,但是由于我开发的这个Shiny app本来就打开比较慢,加上很多时候服务器负荷运行,导致Shiny app打开速度就更慢了,有的时候甚至加载时间过长直接打不开。恰巧我紧跟生信技能树推文更新,了解到可以搞个云服务器来部署Shiny应用。
可重复的生信分析一直是未来的趋势。如果实现可重复的生信分析,关键在于分析软件版本的控制,一致的环境设置还有良好的分析流程的记录。最近发现一篇关于这方面很好的教程。改教程主要分三个方面:Docker的介绍,Conda的介绍还有Workflowr的教程。通过使用这几个不同的工具实现上面提到的要素,进而进行可重复的生信分析。今天先讲第一部分 Docker的介绍。
一直以来我们学习、测试python都会提到 Pycharm,不仅好用,还支持使用 R 语言。
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。
从Python、R等编程语言到以Git为例的版本控制系统甚至Unix Shell等命令行工具,数据科学家的武器库现在越来越丰富了,在个人计算机上同时使用这些武器可能会对新入门的数据科学家们造成不小的困扰,本文就将带你学习这些数据科学武器的配置方法。
我不生产知识,我只是知识的搬运工,以下内容是源于 B站 – 徐州更 的安装教程:可能是最好的R语言安装指南哔哩哔哩bilibili
很多小伙伴手头有生信数据分析,但苦于没有服务器,没法完成自己需要的数据分析,特别是处于学习阶段的同学。这里,向大家推荐一下使用腾讯云CVM服务器,按量计费进行数据分析。一般认为,除了公司,普通人难以负担高性能的服务器价格。但是现在无处不在的云服务,让我们可以享受随开随用的便利,在使用时间短的情况下,可以节约成本和时间,特别是如果有些数据库的文件在国外的情况下,由于出境带宽有限,使用一台物理位置在香港的腾讯云服务器可以节约大量的数据下载和软件安装步署时间,更加专注于数据分析。下面我以自己的qiime2分析微生物16S数据分析经历,介绍一下相关使用经验。
选自RStudio 作者:Tareef Kawaf 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 日前,RStudio 博客发文称其已开发出适合 R 语言用户的 TensorFlow 接口,R 语言的用户也可以方便地使用 TensorFlow 了。博客还介绍了接口中的包和工具、学习资源等。以下,机器之心对本文进行了编译介绍。 链接:https://tensorflow.rstudio.com/ 在过去一年中,RStudio 的开发者们一直在努力为 R 语言构建 TensorFlow 的接口。几天前,开发小组终于宣布大部
R语言是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、机器学习等。今日RStudio发布博文称,已为TensorFlow创建了R接口,使R用户能方便的使用TensorFlow。 在过去的一年中,我们一直在努力为Google的开源机器学习框架TensorFlow创建R接口。我们之所以如此关注它,最重要的是TensorFlow为深度学习应用提供了最先进的基础设施。 在谷歌开源后的这两年里,TensorFlow迅速成为机器学习从业者和研究人员的首选框架。周六,我们的JJ Allaire在rst
如果你已经购买服务器,登陆这里就不多说了,这里用的是腾讯云服务器CentOS 7系统
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今,几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交(Socia)、移动(Mobile)、分析(Analytics)和云服务(Cloud)。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中,我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念(请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
bookdown是一款及其方便的编写技术文档或教材的工具,语法简洁,数据处理灵活。支持Rmarkdown或普通markdown通过pandoc软件转换为HTML或PDF。 Here lists the usage of bookdown for writing documents. Get required information Install required software Rstudio或Pandoc二选一, bookdown必须安装。 Install Rstudio (version>1.0.0
bookdown是著名R包作者谢益辉开发的,支持采用Rmarkdown (R代码可以运行)或普通markdown编写文档,然后编译成HTML, WORD, PDF, Epub等格式。样式清新,使用简单,值得拥有。(点击阅读原文,跳转博客,所有外链可点) 在Bookdown的官网,有很多免费的用bookdown写的R书籍,如Hadley Wickham等撰写的《R for Data Science》,Roger D. Peng撰写的《R Programming for Data Science》, 陈总的《液
下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。
本章主要是代码标准与技术的内容,需要安装的包是lubridate和dplyr,这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧:
比如李东风的这本:23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
R提供了语言环境,它提供了R的语法规则,编译,扩展包等信息。如果只用它自带的软件包来编写和调试R脚本的话,既耗时又费力,甚至不具有开发完整项目的条件。 所以,Rstudio提供了一个人性化的可视界面来操作R语言。在软件里可以创建完整的项目,编写脚本,查看变量值,获取绘图的结果等等。 打个比方,如果R是马,那么Rstudio就是马鞍。直接骑马的话也可以,但是人们不怎么舒服,如果加上马鞍,不仅美观漂亮而且还能提高效率。
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
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
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
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
深度学习,一直在了解之中啦!不过由于数学基础的问题,始终在门口徘徊,最近发现了一些有趣的内容,分享一下,希望大家都能早日入门!
Anaconda:https://www.anaconda.com/(此处请留意安装路径)
https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
编译|王婧 校对|丁一 前言 云计算正逐步成为适用于超出笔记本或台式机处理能力的问题或数据的一种自然延伸。然而,对于完全没有基础的初学者来说,学习使用云计算平台会显得比实际更难。 在本文中,我们用信息图的方式向大家介绍云计算的概念,它的重要性以及使用R语言和R studio的基本设置等几部分内容。由于本文只是一篇快速学习攻略,你可能会遗漏一些概念方面的详细解释。但是不用担心,你还可以参考另外一篇完整版攻略“如何在云端进行R语言编程?”(http://www.analyticsvidhya.com/blog/
号外号外,Rstudio最近在9月底更新了!!提供了很多实用的新功能,对于这些新功能你又知道了解多少呢?据说万众期待的支持可视化的Markdown编辑的功能已经上线了,下面让我带大家一起来具体了解了解。
两三个月前,有幸拿到了云筏的一个 4 核 16G,1TB硬盘,300M带宽位于欧洲的云服务器,自带的开箱即用的 RStudio Server 也非常给力,但最近这两天在升级 R 的时候遇上了不少问题,也懒得去折腾了,于是想把 RStudio Server 替换成自己比较熟悉的 JupyterLab Server,这是一些折腾的笔记记录。
R=编程语言,也可以进行统计计算和绘图。由于其语言软件环界面简陋,通常不直接使用,而是用图形界面的Rstudio。
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