Hacktoberfest 2026: die Issues, die Maintainer für den Oktober markiert haben – offen und einsteigerfreundlich. Hacktoberfest-Issues durchsuchen

readVcf(), VariantAnnotation and shiny compatibility

Offen
  • Stimmt etwas nicht?
#77 1 Kommentar 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
25/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
r
Bereich
bioinformatics, data

Rechercherichtung

Beginne damit, das bereitgestellte Shiny-Beispiel mit readVcf(), subset() und predictCoding() unter Verwendung der gezeigten BSgenome-Objekte zu reproduzieren. Untersuche, wie das CollapsedVCF-Ergebnis an DT und predictCoding() übergeben wird, und prüfe die verfügbaren Methoden für diese Signaturen. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das Kompatibilitätsproblem und der unterstützte Konvertierungs- oder Verwendungspfad eindeutig festgestellt sind.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Hi,

We are working on incorporating the readVcf function into our Shiny app, but it appears that Shiny is having trouble recognizing the object format.

After completing the upload, we received an error stating that 'data' must be either a matrix or a data frame and cannot be in the CollapsedVCF format. To address this issue, you may need to coerce the data to a matrix or data frame.
Is there any way to collapse the vcf to table that is compatible with shiny?

The same is when trying to use the function predictCoding()
Warning: Error in : unable to find an inherited method for function ‘predictCoding’ for signature ‘"CollapsedVCF", "BSgenome", "BSgenome", "missing"’

Many thanks
Sandrine

example .. but just for information....

library(shiny)
library(dplyr)
library(DT)
library(VariantAnnotation)
library(BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38)
txdb <- BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg38

ui <- fluidPage(
titlePanel("VCF XPLORR"),
fileInput("fileInput", "Choose a VCF file", accept = c(".vcf", ".vcf.gz", ".maf"),
multiple = FALSE)
DTOutput("table")
)

server<-function(session, input,output){
options(shiny.maxRequestSize=40*1024^2)

data1 <- reactive({
validate(need(input$fileInput,""))
if (is.null(input$fileInput)) {
return(NULL)
} else {
raw_vcf_data <- readVcf(input$fileInput$datapath, 'hg38')

Perform filtering based on the FILTER column

filtered_vcf_data <- subset(raw_vcf_data, FILTER == "PASS")
coding <- predictCoding(filtered_vcf_data, txdb, seqSource=Hsapiens) %>%
as.data.frame()

return(coding)

})

output$table <-reactive({ renderDT({
if (!is.null(data1())) {
datatable(head(data1(), 5))
}
}})
}
shinyApp(ui = ui, server = server)

Vorherrschende Sprache
R
Sterne
32
Forks
21
Keine gemergten PRs in 30 T.

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Mehr aus Bioconductor/VariantAnnotation

Alle Issues in Bioconductor/VariantAnnotation

Ähnliche Issues

Weitere Issues zu R

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.