R語(yǔ)言可視化通路富集網(wǎng)絡(luò)圖

我們輸入的數(shù)據(jù)包含 gene ID 和 vector(單樣本)部分，這里的 gene ID 是一個(gè)通用概念，可以是基因、轉(zhuǎn)錄本、酶或蛋白質(zhì)。這里的 vector 可以是樣本的表達(dá)量、倍數(shù)變化, p-value, 組蛋白修飾數(shù)據(jù)等可測(cè)量的屬性。下面我們以一個(gè) RNA-seq 差異分析后的數(shù)據(jù)為例，來(lái)學(xué)習(xí) pathview 的用法。

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在 KEGG PATHWAY Database 查詢(xún),例如查詢(xún)小鼠的"Cell Cycle"這條通路:

得到通路 ID 為"04110",物種為"mmu"

我們通過(guò)指定 gene.data 和 pathway.id 來(lái)觀察我們數(shù)據(jù)里的基因在信號(hào)通路“Pathways in cancer”上的表達(dá)變化:

相比于原始的 KEGG 圖，我們可以使用 graphviz 產(chǎn)生一個(gè)新的布局，并且輸出 PDF 格式的文件:

以下是輸出結(jié)果圖

如果我們想要運(yùn)行的更快一點(diǎn)，并且不介意輸出圖片的大小，我們可以分圖層，用 same.layer = F 將節(jié)點(diǎn)顏色和標(biāo)簽添加到另一個(gè)圖層中，并且原來(lái)的 KEGG 基因標(biāo)簽會(huì)變成官方的 gene symbols :

在此基礎(chǔ)上，修改 kegg.native = FALSE ，我們就可以得到一個(gè)主圖與圖例分成兩個(gè)頁(yè)面的 PDF 文件

在原始的 KEGG 視圖中，一個(gè)基因節(jié)點(diǎn)可能代表具有相似或者冗余功能的基因/蛋白質(zhì)，我們可以將這種包含多個(gè)基因的節(jié)點(diǎn)拆分成獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，這樣可以更好的從基因?qū)用娑皇枪?jié)點(diǎn)層面來(lái)查看數(shù)據(jù)。同時(shí)也可以通過(guò)匯總基因數(shù)據(jù)來(lái)可視化節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù):

為了畫(huà)面有更好的清晰度和可讀性，默認(rèn)不分裂節(jié)點(diǎn)，也不單獨(dú)標(biāo)記每個(gè)成員基因。

代謝途徑中，除了基因節(jié)點(diǎn)還有化合物節(jié)點(diǎn)，我們可以嘗試?yán)么x途徑( Propanoate metabolism)整合基因數(shù)據(jù)和化合物數(shù)據(jù)。這里的化合物數(shù)據(jù)包括代謝物、藥物，對(duì)它們的測(cè)量和它們的屬性。在這里我們?nèi)匀皇褂弥?RNA-seq 差異分析的數(shù)據(jù)作為 gene data,然后，我們生成模擬化合物或代謝組數(shù)據(jù)，并加載適當(dāng)?shù)幕衔?ID 類(lèi)型以進(jìn)行演示:

結(jié)果如下

pathview 可以集成并將多個(gè)樣本或狀態(tài)繪制成一個(gè)圖，我們可以使用多個(gè)重復(fù)樣本模擬化合物數(shù)據(jù):

結(jié)果如下，可以看到基因節(jié)點(diǎn)和化合物節(jié)點(diǎn)被分成多份，對(duì)應(yīng)不同的樣本:

我們可以根據(jù)將化合物數(shù)據(jù)分為絕對(duì)值大于 5 和小于 5 兩類(lèi)，構(gòu)成一組離散型數(shù)據(jù):

結(jié)果如下:

Pathview 包中的主函數(shù)是 pathview() ，有著各種參數(shù)，是我們用到最多的函數(shù)。在這篇文章中，我們介紹了 pathview()的比較常見(jiàn)的用法,包括包安裝，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，以及其他有用的特性。我們也可以使用 pathxiew 的網(wǎng)頁(yè)版，地址是 。此外，Pathview 在數(shù)據(jù)整合方面有很強(qiáng)大的功能，包含 4800 個(gè)物種，能處理的數(shù)據(jù)屬性和格式包括 連續(xù)/離散數(shù)據(jù)、矩陣/矢量、單個(gè)/多個(gè)樣本數(shù)據(jù) ，包中還具有強(qiáng)大的 ID 轉(zhuǎn)換功能，這些都值得我們進(jìn)一步探索。

生活很好，有你更好

[R語(yǔ)言] GO富集分析可視化 GOplot::GOCircle

查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對(duì)自己的數(shù)據(jù)做處理

觀察結(jié)論：

觀察自己的兩個(gè)數(shù)據(jù)表：

table.legend 設(shè)置為T(mén)時(shí)會(huì)顯示表格

本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒(méi)有用R中的拼圖包

R語(yǔ)言：clusterProfiler進(jìn)行GO富集分析和Gene_ID轉(zhuǎn)換

ID轉(zhuǎn)換用到的是 bitr() 函數(shù)，bitr()的使用方法：

org.Hs.eg.db包含有多種gene_name的類(lèi)型

keytypes() ：keytypes(x)，查看注釋包中可以使用的類(lèi)型

columns() ：類(lèi)似于keytypes()，針對(duì)org.Hs.eg.db兩個(gè)函數(shù)返回值一致

select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.

函數(shù)enrichGO()進(jìn)行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：

舉例：

【R語(yǔ)言】解決GO富集分析繪圖，標(biāo)簽重疊問(wèn)題

前面我給大家詳細(xì)介紹過(guò)

?GO簡(jiǎn)介及GO富集結(jié)果解讀

?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀

?GO富集分析四種風(fēng)格展示結(jié)果—柱形圖，氣泡圖

?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖

? DAVID GO和KEGG富集分析及結(jié)果可視化

也用視頻給大家介紹過(guò)

? GO和KEGG富集分析視頻講解

最近有粉絲反映說(shuō)，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。

氣泡圖

柱形圖

這個(gè)圖別說(shuō)美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過(guò)我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來(lái)的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我們知道R的版本在不停的更新，相應(yīng)的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關(guān)的函數(shù)拿出來(lái)認(rèn)真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。

dotplot這個(gè)函數(shù)，多了個(gè) label_format 參數(shù)

我們來(lái)看看這個(gè)參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說(shuō)明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原來(lái)這個(gè)參數(shù)默認(rèn)值是30，當(dāng)標(biāo)簽的長(zhǎng)度大于30個(gè)字符就會(huì)被折疊，用多行來(lái)展示。既然問(wèn)題找到了，我們就來(lái)調(diào)節(jié)一下這個(gè)參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。

是不是還是原來(lái)的配方，還是熟悉的味道

同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來(lái)的容貌。

關(guān)于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文

GO和KEGG富集分析視頻講解

本文名稱(chēng)：r語(yǔ)言go富集圖 r語(yǔ)言faithful數(shù)據(jù)集
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