R shinydashboard筛选padj值时丢失极小数值问题求助

问题根因 #

pickerInput组件默认返回的选择值为字符类型，你在筛选时直接用数值型的padj和字符型的input$FDR做比较，R会隐式将两边都转为字符串按字典序排序，导致极小的科学计数法表示的padj值被判定为大于阈值，被错误过滤。
示例验证：

# 字符串比较时极小值反而判定为更大
"1.41e-14" < "1" 
# 返回 FALSE

# 转成数值比较才符合预期
as.numeric("1.41e-14") < 1
# 返回 TRUE

另外也可能存在读取csv时padj列被错误识别为字符类型的问题。

解决方案 #

按以下步骤修改代码即可：

1. 读取数据时强制转换padj为数值类型 #

修改读数据的代码，避免csv的格式问题导致padj为字符型，同时过滤无效的NA值：

DEG2 <- read.csv("DEG2.csv")
DEG2 <- DEG2 %>% dplyr::mutate(padj = as.numeric(padj)) %>% dplyr::filter(!is.na(padj))

2. 筛选逻辑里强制转换输入阈值为数值 #

修改genes1的reactive逻辑，统一输入阈值的数据类型：

genes1 <- reactive({
  fdr_threshold <- as.numeric(input$FDR)
  fc_threshold <- as.numeric(input$FC)
  genes <- DEG2 %>% 
    dplyr::filter(padj <= fdr_threshold) %>% 
    dplyr::filter(log2FoldChange >= fc_threshold | log2FoldChange <= -fc_threshold)
})

可选优化 #

如果想从源头避免类型转换的问题，也可以在pickerInput定义时显式指定返回数值：

pickerInput("FDR", "False Discovery Rate", 
            choices = c("1" = 1, "0.1" = 0.1, "0.05" = 0.05, "0.01" = 0.01))

这样input$FDR默认就是数值类型，无需额外转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者willdesi