欢迎试用我的shiny小工具

首先需要安装一些必备的包：

suppressPackageStartupMessages(library(org.Hs.eg.db))
suppressPackageStartupMessages(library(org.Mm.eg.db))
library(jsonlite)
library(msaR)
suppressMessages(library(RSQLite))
suppressPackageStartupMessages(library(DT))
suppressPackageStartupMessages(library(clusterProfiler))
suppressPackageStartupMessages(library(ggplot2))
suppressPackageStartupMessages(library(ggseqlogo))
suppressPackageStartupMessages(library(shiny))
suppressPackageStartupMessages(library(shinyBS))
suppressPackageStartupMessages(library(shinyjs))
suppressPackageStartupMessages(library(stringr))

install.packages(c("tidyverse",'shiny'),repos="https://mirror.lzu.edu.cn/CRAN")
install.packages(c("stringr",'shinyjs','shinyBS'),repos="https://mirror.lzu.edu.cn/CRAN")
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
options(BioC_mirror="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
biocLite(c("org.Hs.eg.db","org.Hs.eg.db",'clusterProfiler'))
biocLite("clusterProfiler")
install.packages(c("devtools",'msaR'),repos="https://mirror.lzu.edu.cn/CRAN")
devtools::install_github("omarwagih/ggseqlogo")

我本人非常喜欢R语言，也顺带喜欢shiny这样的展现方式，如果你想学，可以自己先看一些例子

基因ID转换

很简单，就是你复制粘贴一列基因名，就给你进行一些基因ID转换和注释，点击上面的目录就可以进入使用咯

KEGG的超几何分布检验

也就是通常人们说的KEGG富集分析,也很简单，同样点击上面的目录就可以进入使用咯

在输入框复制粘贴一列基因名，就给你富集的结果

查看自己的IP

这个没什么好说的，你点击就可以看到你的IP咯，运气好的话还可以定位你的学校或者城市。

多序列比对结果的可视化

上传你的aln文件格式的多序列比对结果文件即可,点击下载测试数据

序列motif类似的logo图

在输入框粘贴多条DNA/氨基酸序列即可，一条序列一行,就可以给你创建一个motif类似的logo图，其实就是显示每个位点的碱基/氨基酸的出现频率。