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Interrogation des données Postgis dans R à l'aide du package dplyr

Interrogation des données Postgis dans R à l'aide du package dplyr


Quelqu'un a-t-il un workflow pour interroger les données postgis dans R à l'aide du package dplyr ?

R n'aime pas les colonnes spatiales dans les données postgis et ne peut donc pas les lire comme une table postgres. J'obtiens le message d'erreur :

Message d'avertissement : Dans postgresqlExecStatement(conn, statement,… ) : avertissement du pilote RS-DBI : (géométrie de type de champ PostgreSQL non reconnue (id:17846) dans la colonne 1)

Je sais qu'il existe d'autres façons de lire des données spatiales, car tout ce que je veux faire, c'est joindre certaines données contenues dans R à une table postgis existante à l'aide de R. J'essaie d'éviter de les exporter d'abord dans un fichier de formes.


Vous pouvez charger des données depuispostgisavec lergdalpaquet dans R.

library(rgdal) library(sp) dbname = "yourdatabase" host = "yourhost" user = "AUser" pass = "ThisUsersPassword" name = "ASpatialTable" # Postgis table dsn = paste0("PG:dbname='",dbname, "',host,"",user,"",pass,""") res = readOGR(dsn,name) plot(res)

Écrivez-vous une fonction autour et vous pouvez l'utiliser dans votredéplianttuyaux.


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Le meilleur endroit pour trouver des classes de packages R est avec une vue des tâches : http://cran.r-project.org/web/views/

Dans les vues des tâches, la vue spatiale va avoir un grand nombre d'options : http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

Une partie de la complexité réside dans le fait qu'il existe différents niveaux de granularité ou de zoom. Vous recherchez probablement quelque chose qui a des polygones pour les nations et des polygones pour les états/provinces au sein des nations. Cela rendrait les packages "maps" et "mapsdata" les plus pertinents, [je n'ai pas assez de réputation pour publier des liens vers ceux-ci]

La meilleure façon d'apprendre les outils R est d'utiliser des vignettes, donc une recherche de "R vignette maps mapdata" est un excellent moyen de commencer.

La cartographie des données est une grosse boule de cire, car de nombreuses disciplines différentes ont des besoins très différents pour leurs données, vous disposez donc d'outils de la communauté SIG, des statistiques spatiales, de la géologie, des sciences politiques, etc. un bon aperçu du travail avec des données spatiales dans R.


Interrogation des données Postgis dans R à l'aide du package dplyr - Systèmes d'information géographique

Bioinformatique Advance Access publié le 25 avril 2015

phylogeo : un package R pour l'analyse géographique et la visualisation des données du microbiome. Zachary Charlop-Powers* et Sean F. Brady Laboratory of Genetically Encoded Small Molecules, The Rockefeller University, 1230 York Avenue, New York, NY 10065, États-Unis

RÉSUMÉ Motivation : Nous avons créé un package R nommé phylogeo qui fournit un ensemble d'utilitaires géographiques pour les études d'écologie microbienne basées sur le séquençage. Bien que la localisation géographique des échantillons soit un aspect important de la microbiologie environnementale, aucun des principaux logiciels utilisés dans le traitement des données du microbiome n'inclut d'utilitaires permettant aux utilisateurs de cartographier et d'explorer la dimension spatiale de leurs données. phylogeo résout ce problème en fournissant un ensemble de fonctions de traçage et de cartographie qui peuvent être utilisées pour visualiser la distribution géographique des échantillons, pour examiner la relation entre les microbiomes en utilisant la distance écologique et pour cartographier la distribution géographique de séquences particulières. En étendant le package phyloseq populaire et en utilisant les mêmes structures de données et formats de commande, phylogeo permet aux utilisateurs de cartographier et d'explorer facilement les dimensions géographiques de leurs données à partir du langage de programmation R. Disponibilité et mise en œuvre : phylogeo est documenté et disponible gratuitement http://zachcp.github.io/phylogeo Contact : [email protected]

1 INTRODUCTION Le séquençage en profondeur des métagénomes environnementaux fournit aux scientifiques un moyen d'évaluer la structure et la fonction des communautés microbiennes, y compris la majorité des micro-organismes qui ne peuvent pas être cultivés en laboratoire. Au cours d'une étude de microbiome typique, un certain nombre d'ensembles de données sont générés qui peuvent inclure des lectures de séquençage brutes, des tableaux de lectures groupées, des tableaux taxonomiques, des arbres phylogénétiques et des informations sur la collecte d'échantillons. Ces données peuvent être organisées et analysées par un certain nombre de suites de calcul, notamment QIIME (Caporaso, et al., 2010), mothur (Schloss, et al., 2009) et phyloseq (McMurdie et Holmes, 2013). Bien qu'il s'agisse d'outils robustes pour le traitement des données, aucun d'entre eux ne prend en charge la cartographie, un outil précieux pour la génération d'hypothèses qui non seulement affiche l'emplacement physique des échantillons, mais peut également répondre à des questions de base qui ont une composante spatiale pH et teneur en carbone distribués ? Où se trouvent les échantillons écologiquement similaires ? Y a-t-il des séquences trouvées dans une seule région ?). Pour remédier à cette lacune, nous avons construit phylogeo, un R *To

à qui la correspondance doit être adressée.

package contenant un ensemble de fonctions pour créer des tracés géographiques de données de microbiome. phylogeo a été conçu comme une extension du package phyloseq, choisi pour sa conception simple et ses figures programmables de haute qualité basées sur ggplot (Wickham, 2009). En ajoutant des capacités de cartographie à un progiciel préexistant, phylogeo minimise l'effort nécessaire pour générer des cartes et facilite ainsi l'exploration des relations géographiques dans les données de séquençage du microbiome.

2 MÉTHODES phylogeo est écrit en R et étend le package phyloseq couramment utilisé avec une seule exigence supplémentaire : que les informations de l'échantillon de codage de la trame de données contiennent une colonne de latitude et de longitude. Les fonctions de traçage et de cartographie de phylogeo utilisent un certain nombre de packages R open source pour les analyses de cartographie, de réseau et phylogénétiques. [cartes (Richard A. Becker et Minka, 2014), sp (Edzer J. Pebesma, 2005), ggplot2 (Wickham, 2009), gridExtra (Auguie, 2012), igraph (Nepusz, 2006), ape (Strimmer, 2004) ] En intégrant de nombreux packages préexistants qui traitent des données géographiques et phylogénétiques, phylogeo facilite l'analyse exploratoire des données du microbiome.

3 APPLICATIONS BIOLOGIQUES Les écologistes microbiens s'intéressent à la manière dont les communautés microbiennes diffèrent et à la signification fonctionnelle et aux causes de ces différences. Avoir une perspective géographique sur la distribution des échantillons, leur relation les uns avec les autres et la distribution de séquences particulières peut être une partie informative de la génération d'hypothèses. et phylogeo assiste ce processus en fournissant un ensemble d'outils qui peuvent être utilisés pendant les premières étapes de l'analyse des données ainsi que pour produire des chiffres de qualité de production en utilisant la personnalisation complète de ggplot. Comme illustré dans la figure 1, les fonctions de phylogeo permettent aux utilisateurs de cartographier les propriétés intrinsèques des échantillons (par exemple, le pH, la teneur en azote et en carbone) (figure 1A), pour montrer comment les populations microbiennes varient d'un échantillon à l'autre (Fig. 1 B, C), et d'explorer des distributions inhabituelles de séquences métagénomiques particulières (Fig. 1 D, E). La fonction la plus basique de phylogeo, map_phyloseq, crée une carte personnalisable d'un ensemble de données métagénomique qui peut zoomer sur une région d'intérêt, compenser les points encombrés et utiliser la couleur et la forme pour mettre en évidence les données associées.

© L'Auteur (2015). Publié par Oxford University Press. Tous les droits sont réservés. Pour les autorisations, veuillez envoyer un e-mail à : [email protected]

Téléchargé depuis http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ à l'Université de New York le 27 avril 2015

Rédacteur associé : Dr Jonathan Wren

4 CONCLUSION La composante géographique des microbiomes environnementaux a été sous-explorée dans les études d'écologie microbienne en raison, en partie, de la difficulté de combiner les données du microbiome avec des outils de traçage géographique. phylogeo permet à tout utilisateur de R de générer facilement et de manière reproductible des cartes montrant les modèles géographiques dans leurs données de microbiome.

Fig. 1. phylogeo facilite l'exploration des dimensions géographiques des ensembles de données de séquençage du microbiome, comme démontré à l'aide des ensembles de données inclus pour afficher (A) une carte agrandie qui affiche un échantillon de propriétés (pH) avec map_phyloseq, (B) la paire géographique et écologique distances de tous les échantillons à l'aide de plot_distance, (C) la relation écologique de l'échantillon avec map_network, (D) la localisation des séquences par les échantillons qu'ils fondent avec map_tree et (E) la localisation de trois sous-ensembles de séquences trouvés par le regroupement k-means à l'aide de map_clusters . Le code permettant de recréer ces figures fait partie de la documentation Web sur la page d'accueil de phylogeo.

associé à chaque échantillon, y compris les propriétés intrinsèques et l'abondance de séquences d'un échantillon (Fig. 1A). Cette fonctionnalité peut être combinée avec les puissantes capacités de sous-ensemble de phyloseq pour mapper uniquement les parties pertinentes des données (par exemple, mapper uniquement la distribution des lectures appartenant à Actinobacteria) en utilisant phyloseq pour sous-ensemble de l'ensemble de données avant de le mapper. map_phyloseq, sert également de base aux autres fonctions de cartographie de phylogeo qui sont adaptées

Financement : Ce travail a été soutenu par le National Institutes of Health numéro de subvention GM077516 (SFB) et AI110029 (ZCP). S.F.B. est un scientifique en début de carrière du Howard Hughes Medical Institute.

RÉFÉRENCES Auguie, B. (2012) gridExtra : fonctions dans les graphiques Grid. Caporaso, J.G., et al. (2010) QIIME permet l'analyse des données de séquençage communautaire à haut débit, méthodes Nature, 7, 335-336. Edzer J. Pebesma, R.S.B. (2005) Classes et méthodes pour les données spatiales dans R, R News, 5, 9--13. McMurdie, P.J. et Holmes, S. (2013) phyloseq: An R Package for Reproductible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data, PloS one, 8. Nepusz, G.C.a.T. (2006) Le progiciel igraph pour la recherche sur les réseaux complexes, InterJournal, Complex Systems, 1695. Richard A. Becker, A.R.W. et Minka, T.P. (2014) cartes : dessiner des cartes géographiques. Schloss, P.D., et al. (2009) Présentation de mothur: logiciel open source, indépendant de la plate-forme et soutenu par la communauté pour décrire et comparer les communautés microbiennes, Microbiologie appliquée et environnementale, 75, 7537-7541. Strimmer, E.P.a.J.C.a.K. (2004) APE : analyses de phylogénétique et évolution en langage R, Bioinformatics, 20, 289-290. Wickham, H. (2009) ggplot2 : graphiques élégants pour l'analyse des données. Springer New York.

Téléchargé depuis http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ à l'Université de New York le 27 avril 2015

pour examiner les relations échantillon-échantillon ou pour examiner la distribution géographique de séquences particulières. La similarité des échantillons, une composante importante des études sur le microbiome, est calculée à l'aide d'une métrique de distance écologique telle que les distances Jaccard, Bray-Curtis et UniFrac (Lozupone et Knight, 2005 Oksanen, 2013). phylogeo fournit deux outils pour explorer la corrélation entre les comparaisons entre échantillons et la distance géographique. La fonction plot_distance calcule la distance écologique et géographique entre chaque ensemble d'échantillons et crée un nuage de points qui fournit un aperçu global de la relation entre la proximité géographique et la similarité écologique au sein d'un ensemble de données (Fig.1B). La deuxième fonction, map_network, produit une carte dans laquelle les sites d'échantillonnage sont reliés par des lignes s'ils sont écologiquement plus similaires qu'une valeur seuil (Fig.1C). Comme dans les utilitaires réseau de phyloseq, l'utilisateur peut spécifier la métrique de distance et les valeurs de coupure, permettant à un utilisateur d'évaluer rapidement la similarité écologique entre les échantillons. Enfin, si un arbre phylogénétique de séquences est disponible, phylogeo propose deux fonctions qui permettent à un utilisateur de regarder la distribution de ces séquences dans l'espace. Ce type d'analyse peut être particulièrement utile aux microbiologistes qui étudient les enzymes où différents sous-clades peuvent avoir des activités uniques, leur permettant de visualiser où se trouvent ces sous-ensembles. map_tree trace un arbre phylogénétique de séquences avec une carte d'emplacements d'échantillons, permettant à l'utilisateur de localiser facilement les séquences sur la carte (Fig.1D) tandis que map_clusters utilise le regroupement k-means pour diviser l'arbre phylogénétique en k groupes de similarité et cartographier individuellement ces groupes pour montrer l'emplacement et l'abondance des séquences. (Fig.1E)


Si vous voulez que votre HRATE soit une page Web publique, vous devez contrôler un serveur Linux (je loue des serveurs Ubuntu à une société appelée Linode - il existe de nombreuses bonnes sociétés qui louent des serveurs).

Mais si vous le voulez juste pour un usage personnel, vous pouvez créer une pile OSM sur un PC domestique exécutant Linux. Vous pourriez l'utiliser mais il ne serait pas visible sur Internet. Cela fonctionnerait bien s'il dispose de suffisamment de stockage, mais pourrait être un peu lent. C'est ce que j'ai fait à l'origine, sur mon ancien ordinateur de bureau lorsque j'habitais à Séoul, avant de décider de louer un serveur.

Il y a plusieurs parties principales, qui devraient être placées sur un serveur Ubuntu (Linux) - ou un groupe de serveurs si vous voulez finir GROS. Je pense qu'OSM a beaucoup, beaucoup de serveurs, et OGF en a au moins deux.

  1. ) Pile LAMPE. C'est courant - parfois les serveurs de location sont pré-installés. Il s'agit d'une base de données, d'un moteur Web, etc.
  2. ) serveur de base de données postgreSQL - le serveur de base de données MySQL fourni avec votre pile LAMP n'est pas facilement compatible avec le logiciel OSM actuel, vous avez donc besoin de cette autre base de données
  3. ) Railsport. C'est le /api auquel vous vous connectez pour éditer la carte, et le site Web principal de la carte (comme mon Arhet, ici)
  4. ) serveur de tuiles. Il s'agit du moteur de rendu de la carte et de toutes les tuiles de la carte (des milliers ou des millions de fichiers image .PNG qui constituent la carte zoomable).

Projets

Inclut les addfiles de projets spécifiques.

  • Black Hills NF : Amendement de phase II (24/05/2005, 0,08 Mo)
    Addfiles utilisés dans l'amendement de phase II de la forêt nationale de Black Hills.
  • Forêt nationale de Shawnee : Révision du plan (24/05/2005, 0,09 Mo)
    Addfiles utilisés dans la révision du plan forestier national de Shawnee.
  • Forêt nationale de Kootenai/Idaho Panhandle : révision du plan KIPZ (24/05/2005, 0,11 Mo)
    Addfiles utilisés dans la forêt nationale de Kootenai/Idaho Panhandle : révision du plan KIPZ.

1/ Ces fichiers de composants de mots-clés sont développés et maintenus par l'équipe d'entreprise de technologie de la santé forestière (FHTET). Ces liens mènent à des pages Web sur le site Web du FHTET.


Voir la vidéo: Leçon 02-04: Se connecter à une Base de Données PostgreSQLPostGIS