重庆分公司,新征程启航
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ID转换用到的是 bitr() 函数,bitr()的使用方法:
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org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() :keytypes(x),查看注释包中可以使用的类型
columns() :类似于keytypes(),针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() :select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析,enrichGO()的使用方法:
举例:
前面我给大家详细介绍过
☞GO简介及GO富集结果解读
☞四种GO富集柱形图、气泡图解读
☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图
☞KEGG富集分析—柱形图,气泡图,通路图
☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
☞ GO和KEGG富集分析视频讲解
最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。
气泡图
柱形图
这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我们知道R的版本在不停的更新,相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下,终于发现的症结所在。
dotplot这个函数,多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的,看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30,当标签的长度大于30个字符就会被折叠,用多行来展示。既然问题找到了,我们就来调节一下这个参数,把他设置成100,让我们的标签可以一行展示。
是不是还是原来的配方,还是熟悉的味道
同样的柱形图,我们也能让他恢复原来的容貌。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析,可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解
气泡图(Bubble Plot)就是由一个个像气泡元素组成的图,和普通的散点图不同,该图可以展示三维甚至四维信息,如下图: 点的位置即其横纵坐标分别代表了Weight和Height,气泡的大小代表了Age,颜色代表了不同个体。
再举几个例子:
上面用了不同形式展示了GO或其他富集的结果。上图和右下图中,我们用颜色代表GO的类别,用横纵坐标代表p-value和z-score,用大小代表富集的基因Count。左下图我们用颜色代表p-value,用大小代表GeneCount,横坐标代表GeneRatio,纵坐标代表具体的类别。
从上述例子中可以发现用气泡图我们能展示更多的数据信息。 随着多组学研究的涌现,我们急需在同一张图表理展现多维的数据,气泡图就是一个不错的选择。
1)需要什么格式的数据
根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。
本次用一个来自于GOplo包的数据EC,该数据为RNA-seq的下游分析数据。
该数据标准化处理后进行统计分析以确定了差异表达基因。 使用DAVID功能注释工具对差异表达基因(调整后的p值0.05)进行基因注释富集分析。
由于本次将使用两个包一个是GOplot专门用于转录组数据的下游展示,还有一个是我们常用的画图包ggplot2, 需要注意的是用于ggplot2的作图数据还要基于circ略作修改,具体见下文。
2)如何作图
GOplot 包提供了直接做气泡图的方法:
略调整参数之后可以对图的布局、颜色等进行调整:
然后,我们来看一看用常见的包ggplot2应该如何做该图。
首先我们要对数据处理一下,剔除一些不必要的信息:
稍作改变,去除图例添加facet。
往期 R数据可视化 分享
R数据可视化6: 面积图 Area Chart
R数据可视化5: 热图 Heatmap
R数据可视化4: PCA和PCoA图
R数据可视化3: 直方/条形图
R数据可视化2: 箱形图 Boxplot
R数据可视化1: 火山图
查看GOplot内示例数据的格式,对自己的数据做处理
观察结论:
观察自己的两个数据表:
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成,没有用R中的拼图包