欢迎来看鳄梨的生信提分笔记!连续介绍几期之后,一些感兴趣的小伙伴表达了不会搭建网站的顾虑,担心还要额外花费R语言的学习成本。所以这期搭建工具介绍,大家就接好吧!
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10/05 - 搭建工具介绍(要代码大牛才行吗?)
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Shiny 是一个提供 Web 交互界面的应用框架,非常容易编写应用,可以用R或Python实现,不要求有 Web 开发技能。也就是说,可以把HTML、CSS和JavaScript的课件放到一边啦!
Shiny包提供的Web框架,能够将数据分析结果展示为可交互的Web应用,非常适合作为列线图的进阶形式,提供更加灵活可交互,医患友好的在线诊断和预测工具;也能够支持罕见疾病或常见疾病的罕见亚型的在线数据库开发,并提供一定的分析功能。
再简短点说,Shiny在生信SCI中的应用,全是不止1-2分的加分项。
无需开发技能 不拼学识拼速度
我们就以app.R脚本为例,介绍Shiny能够实现的基本和高阶功能。
app.R结构清晰,包含三个组件:
一个用户界面(ui)对象,控制着应用程序的布局和外观;
一个服务器(server)函数,包含计算机构件app所需的指令,是根据用户输入的信息运行的具体算法;
对 shinyApp 函数的调用,shinyApp 函数根据明确的用户界面/服务器配对创建 Shiny 应用程序对象。
每个 Shiny app都有相同的结构:一个包含ui和服务器的 app.R 文件。可以通过新建一个目录并在其中保存 app.R 文件来创建 Shiny app。在搭建完成的Shiny app上面,使用者可通过ui界面输入信息并得到预测结果。能够实现的ui功能也非常丰富,包括滑块、按钮、下拉菜单等。
Shiny官网给出了可试用效果的Hello Shiny的效果图,有些同学可能立刻就能联想到文献解读系列中类似的页面布局。
仍然对搭建没信心?
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install.packages('shiny')
一般情况下,shiny包的各种示例安装目录为:"C:/Program Files/R/R-当前版本/library/shiny/examples/01_hello"。
刚才介绍的Hello Shiny 是faithful数据下的直方图,用户可以通过滑杆改变直方图的箱数,应用程序会相应地画出不同的直方图。通过滑杆调整参数的模式,有没有让你联想到网页版的列线图呢?普通的网页版列线图,还存在着样本数据无法及时更新的局限性;Shiny另一个强大之处,就在于Shiny允许实时更新app的输出,无需用户额外进行更新行为。
看看文献
Shiny在自主提供搭建网页所需基本功能的同时,还能够集成其他R包和工具,包括生信分析中常用的ggplot2、plotly等众多数据可视化R包。让Shiny在能够为我们提供及格线以上成果的同时,具有足够的上限。可以说,Shiny就是科研小白和大牛都能一展身手的平台。
入门门槛低、搭建上限高,必然结果就是随着更多研究者入局,对搭建成果的要求也越来越高,和我们零基础上手出成本的初衷背道而驰。想想纯生信发文从易到难的过程(目前纯生信也有一定发文空间,有各种SCI发表需求或疑惑都可以联系雪球老师!),是不是更有动力开始实践了呢?
自主调研Shiny信息的朋友们可能会发现过去几年间陆陆续续都有关于它的介绍。也就是说,我们读到的这些搭建了在线工具的最新SCI,很有可能就是受到了介绍文章的启发。丰盛的成果在前,就好比已经挖宝到自己的疾病能够顺利使用的数据集,黄金周分享的黄金思路真的可以用起来了!希望大家的SCI也可以如Shiny工具的名字一样,闪闪发光~
还是对搭建工具没信心?
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都看到这里了,点个星标再走吧!
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