teal项目使用教程

teal项目使用教程

teal Exploratory Web Apps for Analyzing Clinical Trial Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/teal

1. 项目介绍

teal是一个基于shiny框架的交互式数据探索工具，旨在帮助开发者分析和可视化临床实验数据。它支持CDISC数据、独立数据集以及相关数据集的分析，并且可以通过预定义的模块进行各种数据探索，如异常值检测、数据可视化等。

2. 项目快速启动

在开始使用teal之前，确保您的系统已经安装了R和shiny包。以下是快速启动teal项目的步骤：

# 安装teal包
install.packages("teal")

# 载入teal包
library(teal)

# 初始化teal应用
app <- init(
  data = teal_data(iris = iris),
  modules = list(
    module(
      label = "iris histogram",
      server = function(input, output, session, data) {
        updateSelectInput(session = session, inputId = "var", choices = names(data()[["iris"]])[1:4])
        output$hist <- renderPlot({
          req(input$var)
          hist(x = data()[["iris"]][[input$var]])
        })
      },
      ui = function(id) {
        ns <- NS(id)
        list(
          selectInput(inputId = ns("var"), label = "列名", choices = NULL),
          plotOutput(outputId = ns("hist"))
        )
      }
    )
  )
)

# 运行shiny应用
shinyApp(app$ui, app$server)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 数据可视化：使用teal模块生成直方图、箱线图等，直观展示数据分布。
• 异常值检测：创建模块来识别和展示数据中的异常值。
• 多组学数据分析：利用teal处理MultiAssayExperiment对象，进行综合分析。

最佳实践

• 模块复用：利用teal框架提供的模块，提高开发效率，减少重复工作。
• 代码规范化：遵循R的编码规范，确保代码的清晰和可维护性。
• 测试驱动开发：编写测试用例，确保模块功能的正确性和稳定性。

4. 典型生态项目

teal框架与以下R包协同工作，形成了强大的数据分析生态：

• teal.modules.general：提供了一般性数据分析模块。
• teal.modules.clinical：专注于CDISC数据分析和临床实验报告的模块。
• teal.modules.hermes：用于分析MultiAssayExperiment对象的模块。

通过整合这些包，开发者可以构建功能丰富、定制化的数据分析应用。

teal Exploratory Web Apps for Analyzing Clinical Trial Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/teal