基于神包clusterProfiler的ID转换+MSigDb+KEGG分析的shiny小工具

啥也不懂,啥也不问


就放个ui代码吧

library(shiny)
library(shinythemes)
library(DT)


ui <- fluidPage(theme = shinytheme("paper"),
                titlePanel("GSEA-KEGG"),
                hr(),
                h3("Get GSEA Info Table"),
                sidebarLayout(
                  
                  sidebarPanel(
                    fileInput("file1","Upload a RANKED GENE LIST (decreasing order) file",
                              multiple = FALSE,
                              accept = c('text/csv',
                                         'text/comma-separated-values',
                                         'text/tab-separated-values',
                                         'text/plain',
                                         '.csv')),
                    helpText("Note1. Your genelist should contain gene ID with corresponding numeric variable (e.g., FC)."),
                    helpText("Note2. The preferred format of gene ID is ENTREZID."),
                    radioButtons("categorycd", "Select a Category Code from ", 
                                 c("H"="hallmark","C1"="c1","C2"="c2","C3"="c3",
                                   "C4"="c4","C5"="c5","C6"="c6","C7"="c7"),
                                 selected = 'hallmark'),
                    br(),
                    textInput("annodb","Type your Annotation Package","org.Hs.eg.db"),
                    br(),
                    actionButton("action", "RUN"),
                    br(),br(),
                    actionButton("reset", "Rest the Category")
                  ),
                  
                  mainPanel(
                    tabsetPanel(type = "tabs", 
                                tabPanel("Your Genes", DT::dataTableOutput("genetable")),
                                tabPanel("MSigDb Table", DT::dataTableOutput("msigtable")),
                                tabPanel("KEGG pathways", DT::dataTableOutput("keggoutput")))
                    )
                  
                ),
                  
                hr(),
                h3("Pathview Download"),
                flowLayout(textInput("selectedpath","Type one KEGG ID","hsa00270"),
                br(),br(),
                actionButton("downloadimage", "Pathview Image",
                             icon("project-diagram")),
                hr()
                  
                )
)

DOSE的内置数据写出为.txt后重新读入

data(geneList, package="DOSE")
write.table(geneList,file = "DOSE_geneList.txt", quote = F, col.names = F, sep = "\t")



点一下



get!

但发现一个问题:

pathview(gene.data  = genelist(),
             pathway.id = input$selectedpath,
             species    = "hsa",
             limit      = list(gene=max(abs(genelist())), cpd=1),
             kegg.dir   = "../www")

设置图片储存路径后,*.pathview.png还是在工作路径中


迷惑desu.


最后,向大家隆重推荐生信技能树的一系列干货!

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