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最近在陆陆续续收集一些可视化Covid-19数据的一些方法,主要想用R来实现;一方面对R比较熟悉,另一方面是作为后续整合到Shiny的前期准备工作,最终实现用Shiny平台来全面展示全球Covid-19的数据,类似做一个这样的网页:opsdashboard

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我在maftools包的PlotOncogenicPathways函数分析了TCGA已知的10个致癌信号通路,统计了maf文件中在各个通路下的基因数目以及患者人数等信息

我发现数据集A在TGF-Beta通路中有5个基因发生突变,数据集B则有1个基因发生突变;我想知道这两个数据集(以某个指标区分开的)在TGF-Beta通路的基因突变比例是否有显著的统计学意义

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偶尔在查阅资料的时候发现一种动态排名条形图(bar chart race),最初应该是在别人展示各国GDP的时候见过,我查了下,其是用Flourish完成的,我正好用其来可视化Covid-19全球疫情数据

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最近工作上接触到一些Covid-19新冠病毒一些信息,平时也常常看到国内外各个地区确诊患者不断的增加,但是还有一些我想了解的数据并没有在一些主流媒体上呈现出来;因此想通过自己的方式来可视化这些数据,依次解决以下问题:

  • 下载整理每天确诊/死亡/治愈的患者数据
  • 通过地图可视化方式来呈现各国各地区的最新患者数目
  • 使用常规图标来呈现各国患者的变化趋势
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Co-mutation and exclusion analysis in R这篇文章中提到maftools包的somaticInteractions()函数可以做Co-mutation/exclusion分析及可视化

由于结果图中展示的颜色有点问题,因此我去查看了下其源码,发现其是参考文献:Combining gene mutation with gene expression data improves outcome prediction in myelodysplastic syndromes

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Confusion Matrix,及混淆矩阵,用于展示模型预测精度的一种较为常见的方法;其属于分类模型评价方法中的一种,其他还有收益图(Gain),提升图(Lift),ROC等

对于最常见的二元分类来说,它的混淆矩阵是2x2的,以wiki图为例:

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推荐三篇关于Shiny module使用技巧的博文,相比shiny官网中的module相关教程,其更加深入的介绍了一些用法(PS. 是一家名为ArData的公司写的,其有open source里有几个R包蛮有名的--officer包和flextable包):

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最近找shiny resource,发现shiny的shinyWidgets拓展包使用着非常不错,能给shiny各个控件润色不少,记录下一些有趣的功能

示例概览可以看官方文档:Widgets available

Function reference包含了shinyWidgets包所有的函数,点击后可查看具体某个函数的示例

为了方便后续的使用,我对一些函数的大体功能做了整理,便于个人使用

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最近由于工作上的需求重新整理了下Shiny资料,以及在网上找了些新的东西学习了下,一些个人觉得蛮适合shiny学习的资料在此分享一下。。。后续还会整理下实用的Shiny extend packages

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Odds ratio(OR)从字面上可看出,是两个odds的ratio,其用于:

在病例对照研究(case-control study)中,分析暴露风险因素与疾病(或者用药)的关联程度;主要是反映暴露与疾病之间关联强度的指标,OR常适用于病例对照研究,也可以运用于前瞻性的研究(当观察时间相等时)

与其相似的有个指标relative risk(RR),其可以理解为risk ratio,用于:

在队列研究(cohort study)中,分析暴露因素与发病的关联程度;主要是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标,RR适用于队列研究或随机对照试验。

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偏态分布(Skewed distribution)是指频数分布不对称,集中位置偏向一侧。若集中位置偏向数值小的一侧,称为正偏态分布;集中位置偏向数值大的一侧,称为负偏态分布。 偏态分布只有满足一定的条件(如样本例数够大等)才可以看做近似正态分布

对于偏态分布的资料可看:The Skew-Normal Probability Distribution

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摘抄整理自:《Mastering Shiny》 中的第7章 "User feedback"

为了让用户对于shiny app正在运行的功能有更好的了解,我们希望能以message或者其他输出形式对其进行说明解释,这个是属于Feedbac

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这是一本online版的shiny book, 《Mastering Shiny》,按照作者Hadley Wickham(真大神也。。)的说法,将于2020年在O'reilly系列中出版

Shiny is a framework for creating web applications using R code. It is designed primarily with data scientists in mind, and to that end, you can create pretty complicated Shiny apps with no knowledge of HTML, CSS, or JavaScript

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