microbiote/index.Rmd

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title: Microbiote
runtime: shiny
output:
  html_document
---

```{r setup, message = F, warning = F, echo = F}
library(tidyverse)
library(readxl)
library(DT)
library(knitr)
library(magrittr)
library(desctable)
library(plotly)
library(FactoMineR)

opts_chunk$set(message = F,
               echo = F,
               warning = F)
options(DT.options = list(paging = F,
                          searching = F,
                          info = F,
                          dom = "Bfrtip",
                          buttons = c("copy", "excel")),
        shiny.maxRequestSize = 100*1024^2)
```

# {.tabset}

## Manuel d'utilisation

Chaque onglet fournit un outil d'analyse différent.

### Comparaison d'abondances

Cet outil permet les comparaisons sur les abondances relatives avec une technique.

Il faut fournir un fichier contenant les abondances relatives, avec une ou des colonnes décrivant les groupes à comparer.

Le fichier doit être au format csv européen, c'est à dire avec les paramètres suivants :

* séparateur de champs = **;**
* guillemets = "
* encodage = **latin1**
* séparateur de décimales = **,**

Ce format est celui obtenu en sauvegardant un fichier en CSV depuis Excel.

Un premier onglet permet de visualiser les données, afin de vérifier leur bonne lecture.  
Les colonnes des variables textuelles peuvent être filtrées selon les niveaux.  
Les colonnes numériques peuvent être triées et filtrées par plage de valeurs.

L'outil fournit le tableau de comparaison des abondances relatives, le tableau de comparaison des présences de taxons, et la PCA.

Tous les tableaux sont exportables au format excel, ou peuvent être directemnent copiés depuis la page. Les tests effectués sont indiqués à côté de la p-value.

## Comparaison d'abondances {.tabset}

### Données

```{r data_abondances}
inputPanel(
  fileInput("data_abondances", "Abondances relatives", accept = "text/csv"),
  uiOutput("sheets"),
  uiOutput("groupes_abondances"),
  uiOutput("variables_abondances")
)

data_abondances <- reactive(
  {
    req(input$data_abondances)

    read_csv2(input$data_abondances$datapath, locale = locale(encoding = "latin1")) %>%
      mutate_if(is.character, factor)
  }
)

output$groupes_abondances <- renderUI({
  req(data_abondances())
  radioButtons("groupes_abondances", "Groupe", names(data_abondances() %>% keep(is.factor)))
})

output$variables_abondances <- renderUI({
  req(data_abondances())
  names(data_abondances() %>% discard(is.factor)) -> variables
  checkboxGroupInput("variables_abondances", "Variables à comparer", variables, variables)
})
```

```{r raw_data}
DT::renderDataTable({
  req(data_abondances())

  data_abondances() %>%
    datatable(filter = "top")
})
```

### Résultat {.tabset}

#### Descriptif

```{r resultat_descriptif}
DT::renderDataTable({
  req(data_abondances())

  data_abondances() %>%
    desctable %>%
    datatable
}, server = F)
```

#### Comparatif abondances

```{r resultat_abondances}
DT::renderDataTable({
  req(input$groupes_abondances, input$variables_abondances)

  data_abondances() %>%
    group_by(!!as.symbol(input$groupes_abondances)) %>%
    select(one_of(c(input$groupes_abondances,input$variables_abondances))) %>%
    desctable %>%
    datatable
}, server = F)
```

#### Comparatif présence

```{r resultat_presence}
DT::renderDataTable({
  req(input$groupes_abondances, input$variables_abondances)

  data_abondances() %>%
    mutate_at(vars(input$variables_abondances), . %>% {. == 0} %>% factor(levels = c(T, F), labels = c("Absent", "Présent"))) %>%
    group_by(!!as.symbol(input$groupes_abondances)) %>%
    select(one_of(c(input$groupes_abondances,input$variables_abondances))) %>%
    desctable %>%
    datatable
}, server = F)
```

<!--
#### Boxplots

```{r resultats_boxplots, asis = T}

reactive({
data_abondances()[[input$groupes_abondances]] %>%
  levels %>%
  map(~knit_expand(text = c("##### {{grp}}", "```{r fuck-{{grp}}}", "print(\"{{grp}}\")" ,"```"), grp = .)) %>%
  unlist %>%
  knit(text = .)
})
```
-->

#### PCA

```{r resultat_PCA}
renderPlot({
  data_abondances() %>%
    select(one_of(c(input$groupes_abondances,input$variables_abondances))) %>%
    PCA(quali.sup=1, graph = F) %>%
    plotellipses(keepvar = 1)
})
```