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Consultando dados Postgis em R usando o pacote dplyr


Alguém tem um fluxo de trabalho para consultar dados postgis em R usando o pacote dplyr?

R não gosta das colunas espaciais nos dados postgis, portanto não pode lê-las como uma tabela postgis. Recebo a mensagem de erro:

Mensagem de aviso: Em postgresqlExecStatement (conn, instrução,…): Aviso do driver RS-DBI: (geometria de tipo de campo PostgreSQL não reconhecida (id: 17846) na coluna 1)

Sei que existem outras maneiras de ler dados espaciais, pois tudo o que quero fazer é juntar alguns dados que estão em R a uma tabela postgis existente usando R. Estou tentando evitar exportá-los para um shapefile primeiro.


Você pode carregar dados depostgiscom orgdalpacote em R.

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

Escreva para si mesmo alguma função em torno dele e você pode usar isso em seudplyrtubos.


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O melhor lugar para encontrar classes de pacotes R é com uma visualização de tarefa: http://cran.r-project.org/web/views/

Nas visualizações de tarefas, a visualização Espacial terá um grande número de opções: http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

Parte da complexidade é que existem diferentes níveis de granularidade ou níveis de zoom. Você provavelmente está procurando por algo que tenha polígonos para nações e polígonos para estados / províncias dentro das nações. Isso tornaria os pacotes "maps" e "mapsdata" mais relevantes, [não tenho reputação suficiente para postar links para eles]

A melhor maneira de aprender as ferramentas R é com vinhetas, portanto, uma busca por "mapas de vinhetas R mapdata" é uma ótima maneira de começar.

Mapear dados é uma grande bola de cera, porque muitas disciplinas diferentes têm necessidades muito diferentes para seus dados, portanto, você tem ferramentas da comunidade GIS, estatísticas espaciais, geologia, ciência política, etc. A "Análise de dados espaciais aplicada com R" é uma boa visão geral de como trabalhar com dados espaciais em R.


Consultando dados Postgis em R usando o pacote dplyr - Sistemas de Informação Geográfica

Bioinformatics Advance Access publicado em 25 de abril de 2015

phylogeo: um pacote R para análise geográfica e visualização de dados de microbioma. Zachary Charlop-Powers * e Sean F. Brady Laboratory of Genetically Encoded Small Molecules, The Rockefeller University, 1230 York Avenue, New York, NY 10065, EUA

RESUMO Motivação: Criamos um pacote R denominado phylogeo que fornece um conjunto de utilidades geográficas para estudos de ecologia microbiana baseados em sequenciamento. Embora a localização geográfica das amostras seja um aspecto importante da microbiologia ambiental, nenhum dos principais pacotes de software usados ​​no processamento de dados do microbioma inclui utilitários que permitem aos usuários mapear e explorar a dimensão espacial de seus dados. phylogeo resolve esse problema fornecendo um conjunto de funções de plotagem e mapeamento que podem ser usadas para visualizar a distribuição geográfica de amostras, para observar a relação de microbiomas usando distância ecológica e para mapear a distribuição geográfica de sequências particulares. Ao estender o popular pacote phyloseq e usar as mesmas estruturas de dados e formatos de comando, phylogeo permite aos usuários mapear e explorar facilmente as dimensões geográficas de seus dados a partir da linguagem de programação R. Disponibilidade e implementação: phylogeo está documentado e disponível gratuitamente http://zachcp.github.io/phylogeo Contato: [email & # 160protected]

1 INTRODUÇÃO O sequenciamento profundo de metagenomas ambientais fornece aos cientistas uma maneira de avaliar a estrutura e a função das comunidades microbianas, incluindo a maioria dos microrganismos que não podem ser cultivados em laboratório. No curso de um estudo típico de microbioma, vários conjuntos de dados são gerados que podem incluir leituras de sequenciamento bruto, tabelas de leituras agrupadas, tabelas taxonômicas, árvores filogenéticas e informações de coleta de amostra. Esses dados podem ser organizados e analisados ​​por uma série de suítes computacionais, incluindo QIIME (Caporaso, et al., 2010), mothur (Schloss, et al., 2009) e phyloseq (McMurdie e Holmes, 2013). Embora essas sejam ferramentas robustas para o processamento de dados, nenhuma delas suporta mapeamento, uma ferramenta valiosa para geração de hipóteses que não apenas exibe a localização física das amostras, mas também pode responder a perguntas básicas que têm um componente espacial (por exemplo, como são variáveis ​​de amostra, como pH e conteúdo de carbono distribuídos? Onde as amostras ecologicamente semelhantes estão localizadas? Existem sequências encontradas em apenas uma região?). Para resolver esta lacuna, construímos phylogeo, um R * To

a quem a correspondência deve ser endereçada.

pacote contendo um conjunto de funções para a criação de gráficos centrados em geografia de dados do microbioma. phylogeo foi projetado como uma extensão do pacote phyloseq, escolhido por seu design simples e suas figuras de alta qualidade, programáveis ​​e baseadas em ggplot (Wickham, 2009). Ao adicionar recursos de mapeamento a um pacote de software preexistente, o phylogeo minimiza o esforço necessário para gerar mapas e, assim, facilita a exploração das relações geográficas nos dados de sequenciamento do microbioma.

2 MÉTODOS phylogeo é escrito em R e estende o pacote phyloseq comumente usado com apenas um único requisito adicional: que as informações de amostra de codificação de dataframe contenham uma coluna de latitude e longitude. As funções de plotagem e mapeamento do phylogeo usam uma série de pacotes R de código aberto para mapeamento, rede e análises filogenéticas. [mapas (Richard A. Becker e Minka, 2014), sp (Edzer J. Pebesma, 2005), ggplot2 (Wickham, 2009), gridExtra (Auguie, 2012), igraph (Nepusz, 2006), macaco (Strimmer, 2004) ] Ao integrar muitos pacotes preexistentes que processam dados geográficos e filogenéticos, o phylogeo facilita a análise exploratória de dados do microbioma.

3 APLICAÇÕES BIOLÓGICAS Ecologistas microbianos estão interessados ​​em como as comunidades microbianas diferem e qual pode ser o significado funcional e as causas dessas diferenças. Ter uma perspectiva geográfica sobre a distribuição de amostras, seu relacionamento entre si e a distribuição de sequências particulares pode ser uma parte informativa da geração de hipóteses. e phylogeo auxilia neste processo, fornecendo um conjunto de ferramentas que podem ser usadas durante os estágios iniciais da análise de dados, bem como para produzir figuras de qualidade de produção usando a personalização completa do ggplot. Conforme ilustrado na Figura 1, as funções do phylogeo permitem aos usuários mapear as propriedades intrínsecas das amostras (por exemplo, pH, nitrogênio e conteúdo de carbono) (Figura 1A), para mostrar como as populações microbianas variam de amostra para amostra (Fig. 1 B, C), e explorar distribuições incomuns de sequências metagenômicas particulares (Fig. 1 D, E). A função mais básica do phylogeo, map_phyloseq, cria um mapa personalizável de um conjunto de dados metagenômico que pode ampliar em uma região de interesse, deslocar pontos aglomerados e usar cor e forma para destacar os dados associados

© The Author (2015). Publicado pela Oxford University Press. Todos os direitos reservados. Para obter permissões, envie um e-mail para: [e-mail & # 160 protegido]

Baixado de http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ na New York University em 27 de abril de 2015

Editor Associado: Dr. Jonathan Wren

4 CONCLUSÃO O componente geográfico dos microbiomas ambientais tem sido pouco explorado em estudos de ecologia microbiana devido, em parte, à dificuldade de combinar dados de microbiomas com ferramentas de plotagem geográfica. phylogeo torna possível para qualquer usuário de R gerar mapas de forma fácil e reproduzível que mostram os padrões geográficos em seus dados de microbioma.

Fig. 1. phylogeo facilita a exploração das dimensões geográficas dos conjuntos de dados de sequenciamento do microbioma, conforme demonstrado usando os conjuntos de dados incluídos para exibir (A) um mapa ampliado que exibe as propriedades da amostra (pH) com map_phyloseq, (B) os pares geográficos e ecológicos distâncias de todas as amostras usando plot_distance, (C) relação ecológica da amostra com map_network, (D) localização de sequências pelas amostras que eles estão fundando com map_tree e (E) a localização de três subconjuntos de sequência encontrados por agrupamento k-means usando map_clusters . O código para recriar essas figuras faz parte da documentação baseada na web na página inicial do phylogeo.

ciado com cada amostra, incluindo as propriedades intrínsecas de uma amostra e abundância de sequência (Fig. 1A). Essa funcionalidade pode ser combinada com as poderosas habilidades de subconjunto de phyloseq para mapear apenas porções relevantes dos dados (por exemplo, mapear apenas a distribuição de leituras pertencentes a Actinobacteria) usando phyloseq para subconjunto do conjunto de dados antes de mapeá-lo. map_phyloseq, também serve como base para outras funções de mapeamento do phylogeo que são personalizadas

Financiamento: Este trabalho foi apoiado pelo número de concessão do National Institutes of Health GM077516 (S.F.B.) e AI110029 (Z.C.P.). S.F.B. é um cientista em início de carreira do Howard Hughes Medical Institute.

REFERÊNCIAS Auguie, B. (2012) gridExtra: functions in Grid graphics. Caporaso, J.G., et al. (2010) QIIME permite a análise de dados de sequenciamento da comunidade de alto rendimento, métodos da Natureza, 7, 335-336. Edzer J. Pebesma, R.S.B. (2005) Classes and methods for space data in R, R News, 5, 9--13. McMurdie, P.J. e Holmes, S. (2013) phyloseq: An R Package for Reproducible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data, PloS one, 8. Nepusz, G.C.a.T. (2006) The igraph software package for complex network research, InterJournal, Complex Systems, 1695. Richard A. Becker, A.R.W. e Minka, T.P. (2014) maps: Draw Geographical Maps. Schloss, P.D., et al. (2009) Apresentando mothur: software de código aberto, independente de plataforma, com suporte da comunidade para descrever e comparar comunidades microbianas, Microbiologia aplicada e ambiental, 75, 7537-7541. Strimmer, E.P.a.J.C.a.K. (2004) APE: analysis of phylogenetics and evolution in R language, Bioinformatics, 20, 289-290. Wickham, H. (2009) ggplot2: gráficos elegantes para análise de dados. Springer New York.

Baixado de http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ na New York University em 27 de abril de 2015

para examinar as relações amostra-amostra ou examinar a distribuição geográfica de sequências específicas. A similaridade da amostra, um componente importante dos estudos de microbioma, é calculada usando uma métrica de distância ecológica, como as distâncias de Jaccard, Bray-Curtis e UniFrac (Lozupone e Knight, 2005 Oksanen, 2013). phylogeo fornece duas ferramentas para explorar como as comparações entre amostras se correlacionam com a distância geográfica. A função plot_distance calcula a distância ecológica e geográfica entre cada conjunto de amostras e cria um gráfico de dispersão que fornece uma visão geral da relação entre proximidade geográfica e similaridade ecológica dentro de um conjunto de dados (Fig.1B). A segunda função, map_network, produz um mapa no qual os sites de amostra são conectados por linhas se forem mais ecologicamente semelhantes do que um valor limite (Fig.1C). Como nos utilitários baseados em rede do phyloseq, o usuário pode especificar a métrica de distância e os valores de corte, permitindo que um usuário avalie rapidamente a similaridade ecológica entre as amostras. Finalmente, se uma árvore filogenética de sequências estiver disponível, phylogeo fornece duas funções que permitem ao usuário observar a distribuição dessas sequências no espaço. Esse tipo de análise pode ser de uso particular para microbiologistas que estudam enzimas onde diferentes subclados podem ter atividades únicas, permitindo-lhes visualizar onde esses subconjuntos estão localizados. map_tree plota uma árvore filogenética de sequências junto com um mapa de locais de amostra, permitindo ao usuário localizar facilmente sequências no mapa (Fig.1D) enquanto map_clusters usa agrupamento k-means para dividir a árvore filogenética em grupos de similaridade k e mapear individualmente esses grupos para mostrar a localização e abundância das sequências. (Fig.1E)


Se você quer que seu HRATE seja uma página pública da web, você precisa do controle de um servidor Linux (eu alugo alguns servidores Ubuntu de uma empresa chamada Linode - existem muitas empresas boas que alugam servidores).

Mas se você quiser apenas para uso pessoal, pode construir uma pilha OSM em um PC doméstico rodando Linux. Você poderia usá-lo, mas não seria visível na internet. Funcionaria bem se tiver armazenamento suficiente, mas pode ser um pouco lento. Isso é o que eu fiz originalmente, em meu antigo desktop quando morava em Seul, antes de decidir alugar um servidor.

Existem várias partes principais, que devem ser colocadas em um servidor Ubuntu (Linux) - ou um grupo de servidores se você vai acabar GRANDE. Acho que o OSM tem muitos, muitos servidores e o OGF tem pelo menos dois.

  1. ) Pilha de LÂMPADA. Isso é comum - às vezes, os servidores rent-a-vêm com ele pré-instalado. Isso é banco de dados, mecanismo da web, etc.
  2. ) servidor de banco de dados postgreSQL - o servidor de banco de dados MySQL que vem com seu LAMP Stack não é facilmente compatível com o software OSM atual, então você precisa desse outro banco de dados
  3. ) Railsport. Este é o / api ao qual você se conecta para editar o mapa e o site do mapa principal (como meu Arhet, aqui)
  4. ) servidor de blocos. Este é o renderizador de mapa e todos os blocos de mapa (milhares ou milhões de arquivos de imagem .PNG que são o mapa com zoom).

Projetos

Inclui addfiles de projetos específicos.

  • Black Hills NF: Emenda da Fase II (24/05/2005, 0,08 MB)
    Addfiles usados ​​na Emenda da Fase II da Floresta Nacional de Black Hills.
  • Shawnee National Forest: revisão do plano (24/05/2005, 0,09 MB)
    Addfiles usados ​​na revisão do plano de floresta nacional de Shawnee.
  • Floresta Nacional de Kootenai / Idaho Panhandle: Revisão do Plano KIPZ (24/05/2005, 0,11 MB)
    Addfiles usados ​​na Floresta Nacional Kootenai / Idaho Panhandle: Revisão do Plano KIPZ.

1/ Esses arquivos de componentes de palavras-chave são desenvolvidos e mantidos pela Forest Health Technology Enterprise Team (FHTET). Esses links levam a páginas da web no site da FHTET.


Assista o vídeo: Banco de Dados com PostgreSQL - #08 - Consultando dados - SELECT, WHERE (Outubro 2021).