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readVcf(), VariantAnnotation and shiny compatibility

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#77 1 commentaire 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Bug
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
r
Domaine
bioinformatics, data

Piste de recherche

Commencez par reproduire l’exemple Shiny fourni à l’aide de readVcf(), subset() et predictCoding(), avec les objets BSgenome montrés. Examinez comment le résultat CollapsedVCF est transmis à DT et à predictCoding(), et vérifiez les méthodes disponibles pour ces signatures. Le travail est considéré comme terminé lorsque le problème de compatibilité et le chemin de conversion ou d’utilisation pris en charge sont clairement établis.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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)

Langage dominant
R
Étoiles
32
Forks
21
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

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Par où commencer

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