前言 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...【R语言】shinydashboard系列一：标题栏 【R语言】shinydashboard系列二：侧边栏--输入项 ?...菜单项menu items 菜单项分类 侧边栏的菜单项可以分为静态菜单项和动态菜单项，注意这里说的静态和动态说的是书写代码的时候，而不是对于呈现的结果。...静态菜单项用到两个函数：sidebarMenu()和tabItems()，动态菜单项用到上一节讲到的一对输出函数：sidebarMenuOutput()和renderMenu()。...动态菜单项 动态菜单项通过sidebarMenuOutput()和renderMenu()实现。
侧边栏简介 侧边栏由菜单项（menu item）和输入项（inputs）组成。菜单项切换不同的界面，输入项决定界面呈现什么内容。...简单理解为：侧边栏（siderbar）就是主体(body)的输入“参数”，用于切换不同的界面和改变界面呈现的内容。...说明 以下所用到的app.R脚本按照标准的shinydashboard代码书写，谨记：侧边栏一般放置输入项以及菜单栏，主体中呈现输出部分，故输入项函数和菜单栏函数写在ui脚本dashboardSiderbar...上图主要实现选择不同参数fill、dodge和stack控制直方图的类型。 sliderInput输入项 滑动条形式选择某个数值，可以设置自动滑动按钮。...input$variabl）将带有引号的“carat”字段转化为不带引号的carat字段，绘制ggplot图以及建模的时候经常用到。
UI 更清新，更时尚和更具交互性。...移动端主题 •miniUI https://github.com/rstudio/miniUI - 为在小屏幕上使用的 Shiny App 提供的 UI 小部件和布局。 ?...•fresh https://github.com/dreamRs/fresh - 为 shiny,shinydashboard 以及 bs4dash 设计新的主题。 ?...•texPreview https://github.com/metrumresearchgroup/texPreview - 在 RStudio，R Markdown 和 Shiny 中预览并保存 LaTeX...图片/音频/视频 •shinysense https://github.com/nstrayer/shinysense - 包含一系列模块以帮助 Shiny 感知周围的世界（绘图，刷卡，用摄像头记录图像
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。...其一是shiny+shinydashboard+诸多可视化系统及组件（图表、表格、文本信息），shinydashboard是相当于前端UI模板化的R语言api接口，你可以以R语法的格式去配置交互控件以及组织页面逻辑...官方主页地址（含文档） http://rstudio.github.io/shinydashboard/ 之前演示过几个shiny可视化的案例，总体而言效果不错，不过因为工作中还没有设计完整项目应用，对于服务端的优化和部署尚没有很好地把握...可以看到这里的多列布局只要是通过Column {data-width=400}外加三个以上的短横线组成的分割线来控制的，分割线在markdown的通用语法中往往是用于分段的意思，这里则用于分割图表模块。...### Cars ```{r} knitr::kable(mtcars) ``` ? Data Table DT包输出的表格支持动态筛选和分页功能，交互体验很有特色。
今天遇到一个分组求均值的问题，愣是看不出问题出在哪了，大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了，或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。...折线图通常用来表现数据的变化趋势，比如做果树研究的通常会研究果实在整个发育过程中一些生理生化指标的变化趋势，这个时候就可以选择折线图的方式来展现数据。...ci_lower = rnorm(length(LakeHuron),0,1), ci_upper = rnorm(length(LakeHuron),0,1)) R语言...Defaulting to continuous.暂时还不知道是啥意思 今天的笔记主要的记录内容是geom_ribbon()函数，主要作用是可以给折线周围添加一定的阴影区间 今天还遇到一个问题是 R语言里分组计算均值方差等...或者说大家平时做分组求均值方差这类的数据是如何实现的呢？欢迎大家留言帮我解决问题！
p4：分享 Shiny 将所有脚本和材料保存到一个目录，目录下代码通常以以下 2 种方式之一存储： app.R ui.R & server.R ? ? ?...p10：使用 reactive 表达式模块化 Shiny 回顾上一部分的学习中，当多处使用同一随机数据时，不同地方的数据将变得不一致。...p15：分离技巧 即如何减少重复代码，模块化。 ?...p19：组合仪表盘 仪表板，即 panel，将多个 HTML 元素组装为带有属性的独立单元。 wellPanel: 一个适当的仪表板。...navbarMenu(): 创建多个标签页的下拉栏。 shinydashboard 包提供的 dashboardPage() 提供了仪表盘页面 Shiny Dashboard。 ? ? ? ? ?
论文里的Figure1a 基本上泛基因组的论文都会涉及到，正好论文提供了作图的原始数据，所以我们用原始数据尝试来模仿一下。...还要仔细看看论文 论文中的图实现了Y轴截断，这个用ggplot2来实现还不太好搞，之前Y叔推出了R包ggbreak来做。今天这篇推文暂时不尝试ggbreak这个R包。截断借助拼图实现。...首先是非必需基因的图 library(ggplot2) ggplot()+ stat_summary(data=df, aes(x=`Number of individuals...= "mean_cl_boot", fun.args = list(conf.int=0.99)) image.png 简单美化 包括填充颜色，构造一份用来表示图例的数据放到右下角...element_blank(), axis.title.x = element_blank(), axis.ticks.y = element_line()) 换成完整的数据
在10月CRAN更新的R包中，发现了一个挺有意思的R包——customLayout，听名字就很神奇。...这个包不仅支持数字拼图，还支持R内置的base绘图对象、grid绘图对象等（也就是支持ggplot2对象）。...这样的话，对于需要制作简单仪表盘的场景，完全不必要使用rmarkdown+flexdashboard或者shiny+shinydashboard也可以快速生成仪表盘原型。...不同层级的对象仍然支持拼接在一起。 除此之外，也可以将一个模块嵌入到两一个模块特定位置。...customLayout包的版式布局思想非常简单，就是基于数值矩阵的模块化分割，同时不同层级的模块也可相互拼接，这样就可以像拼七巧板一样拼出很多奇形怪状的版式出来，甚至你使用这种版式来设计一个富有美感的超照片拼图或者海报都有可能
Shiny 是一个为 R 模型提供 Web 交互界面的应用框架，非常容易编写应用，不要求有 Web 开发技能。...#安装Shiny程序包 install.packages("shiny") 2.学习目录 P-1:初步认识shiny app的结构 一个文件夹，加上包含Shiny命令的app.R文件，再加上用到的数据文件和...R脚本等， 就称为ShinyApp。...app.R总是由三部分组成： ui：定义用户界面定义（布局交互界面）。其中ui定义网页中对象的展示方式，包括文字的字体，字号，颜色，排列方式，以及各种组件的默认参数，可以选择的参数等。...server函数读取组件中收集到的数据，计算后，再传递给UI。 shinyApp ：对函数的调用（运行）。shinyApp(ui, server)分别调用ui和server函数，生成网页。
对于 1 阶段目标检测模型，RD 模块提高了 2 阶段模型的有效性，以及基于 DETR 的架构，如 Faster R-CNN 和 Deformable DETR。...此外，作者的模块可以扩展到各种模型架构，如Faster R-CNN中的FPN网络和Detection Transformers中的 Backbone 编码器区域，在降采样过程中提供更高质量的信息，最终实现更好的性能...实时目标检测是计算机视觉领域的一个基础问题，重点在于实现低延迟和高精度。传统方法主要关注卷积神经网络（CNN）架构，具有里程碑意义的工作包括OverFeat 和Faster R-CNN。...对于更传统的架构，作者将RD模块集成到Faster R-CNN中，采用ResNet-50 Backbone He等人（2016）。...计算复杂度为 ，与 和 相比，它们的复杂度为 ，《R^{\prime}}$ 需要大量的操作和参数，但只获得略微更好的性能，如表4所示。 不同的字典构建策略。
image-20210318172549965 一本系统又基础的书 https://mastering-shiny.org/ 模块化开发 有效的使用模块化 https://rpodcast.github.io...一个合适项目的模板事半功倍 dashboard http://rstudio.github.io/shinydashboard/ 复杂度低 历史最久，应用最广 shinydashboardPlus https...和Rmarkdown的主题 Custom Bootstrap Sass Themes for shiny and rmarkdown • bslib 用dashboard的情况下设置shiny的主题 Fresh...tips and walk-through a real example 什么是模块化 A beginner's guide to Shiny modules | Emily Riederer R中的js...JavaScript for R 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。
> Install packages from Cran cran.package.list shinydashboard","rhandsontable","shinyFiles...出现的这个要求升级包的提示 在她自己的电脑上面使用我们的批量安装R包代码出现的这个要求升级包的提示，如下所示： ? 如果点yes 就会出现R重设置报错，并且出现下面窗口： ?...如果点no 就会一直显示R程序在运行（运行框代码框的会显示红点），但没有结果。 既然选择yes和no都有问题，那么是不是就无解了呢？...忘记了自己的目标 其实并非是只有yes和no两个选择，就好像新手司机需要横跨两个城市，但是一年实习期并不能上高速，但是即使是跑高速公路失败，难道就没有其他的选择吗？不走高速，难道你就不能出行了？...如果GitHub包下载困难 就需要一点技巧，参考；安装GitHub的R包困难解决方案 # shinyGEO options()$repos options()$BioC_mirror options(
您还可以使用CSS主题、htmlwidgets和JavaScript动作来扩展您的应用程序。...image 根据自己的喜好，我选择的是Multiple File（ui.R/server.R），主要是给人一种前端和后端分开的感觉，其实app.R也是一样的通过两个函数来分别控制，我起的名字是seuratreport...+--- server.R # 基本后台文件 +--- ui.R # 界面控制文件 +--- www # 可以放一些我的界面修饰文件css，help.R之类的 | +--- header.html...编写 server.R 以及ui.R 然后就可以开始写我们自己的shiny程序了，先来看一下我的server.R： # # This is the server logic of a Shiny web...image 基本上和Windows上面安装软件一样，只要一步一步 next就好了。注册好之后： ? image 其实这很像一个微信公众号的后台，有用户的基本设置，还可以我们的程序的应用情况： ?
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。...下载到本地的文件叫DEApp-master.zip，解压，之后你就会看到，我们在shiny一文中讲到的server.R和ui.R。还有demo data。 ?...具体这个app需要什么包，其实打开server.R和ui.R看一下就一目了然了 ? 那么如何来安装这些包呢？...你会发现下载的文件夹里面有一个install文件夹，里面有一个R文件prep.R，运行里面的R代码就可以了。或者直接将这段代码贴到你的R里面运行。小编用的R是3.5.1，测试没有问题。...packages shinydashboard", "DT","shiny", "ggplot2", "gplots") if (length(setdiff(packages, rownames
或者当仪表盘的数据发生变化时，让仪表盘进行实时更新(请参阅 shiny 包中的 reactiveFileReader() 和 reactivePoll() 函数)。...注意， shinydashboard 包提供了用 Shiny 创建仪表盘的另一种方法。...在仪表盘第一列添加 {.sidebar} 属性，使其成为 Shiny 控件输入的控制台（注：这一步不是必须的，但这是基于 Shiny 仪表盘的经典布局）。 根据需求，添加 Shiny 的输入和输出。...其中，仪表盘的第一列包含了 {.sidebar} 属性和两个 Shiny 的输入控件；第二列包含了绘制图表的 Shiny 代码。...拓展 下面给出一些学习 Shiny 和创建交互式文档的资源： Shiny 官方网站( http://shiny.rstudio.com) ：包含大量的文章、教程和示例。
查看Ubuntu系统以及R版本 cat /etc/issue 通常来说，很多R包的安装对R版本是有要求的，比如BiocManager需要 R (≥ 3.5.0)，但是并不需要最新版R语言。...R到3.5因为引入了Bioconductor version: Release (3.8)，是一个破天荒地的改变，所以低版本的R必须更新到3.5以上！...# 首先删除系统自带旧版本的R sudo apt-get --purge remove r-base r-base-core r-base-dev sudo apt-get --purge remove...会删除软件包而保留软件的配置文件r # apt-get purge 会同时清除软件包和软件的配置文件 #然后更新Ubuntu源文件 ## 这里，不同Ubuntu系统有点不一样： cat /etc/issue...install(c("genefu","org.Hs.eg.db","hgu133plus2.db" ),ask = F,update = F) BiocManager::install(c('shiny','shinydashboard
可以看到界面主要分成四个区域，分别完成上传，预览，设置作图参数和绘图的功能（绘图区是隐藏的，等按下 Plot 按钮后会显示）。 ? 若不上传数据，则默认使用示例数据作图。...点击 Plot 按钮即可出图，点击按钮后，右侧会出现绘图区域，每张图都为大家准备了下载 PDF 和 PNG 的按钮。 默认情况下绘图区会出现两张图。...下面给大家简单讲讲我的设计思路。 设计思路 网页界面（ui.R） 因为这个网站的主要目的是作图，那么其实不难想到我们大概要分成四个板块，分别完成上传，预览数据，设置作图参数和绘图的功能。 ?...)，只有 Custom colors for each taxon group 选项打上勾时才会显示取色器 UI，这部分会在 server.R 中介绍） 根据不同的选项类型，选择使用不同的输入方案，比如...(colorspace)library(shinycssloaders)library(shinydashboard)library(reactable) 因为作图需要渐变色，所以我先整了个渐变色的函数
显然，对数转换对我们的数据是有益的-它减少了第一主成分的方差，并且已经分离了一些生物效应。而且，它使表达值的分布更正常。在下面的分析和章节中，我们将默认使用对数转换的原始计数。...比较图7.17和图7.18，很明显，在质量控制后，NA19098.r2细胞不再形成一组异常值。 默认情况下，scater仅使用前500个最易变基因来计算PCA。这可以通过更改ntop参数来调整。...与PCA相比，tSNE是一种随机算法，这意味着在同一数据集上多次运行该方法将导致不同的图。由于算法的非线性和随机性，tSNE更难以直观地解释。...解释PCA和tSNE图通常具有挑战性，并且由于它们具有随机和非线性特性，因此它们不太直观。但是，在这种情况下，很明显它们提供了类似的数据图像。...比较图7.21和7.22，再次清楚的是，在QC之后，来自NA19098.r2的样本不再是异常值。
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。...在临床决策中，R Shiny可以用于以下方面： 数据可视化：医生可以使用R Shiny构建交互式图表和图形，以更好地展示和解释患者的病情和治疗效果。...临床预测模型：R Shiny可以帮助医生构建和验证临床预测模型，以便更好地了解患者的风险和预测未来病情的可能性。...决策支持系统：R Shiny可以用于构建决策支持系统，帮助医生制定更准确、更个性化的治疗方案。 临床试验监管：R Shiny可以用于临床试验监管，帮助研究人员快速掌握数据，监测研究的进展和效果。...那么，结合R强大的数据分析能力，在医学领域Shiny有哪些应用呢？这里给出了介绍。
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