我们今天主要以ORA的富集结果可视化为例,因为对于同时支持enrichResult和enrichResult多种结果的函数来说,它们的用法基本一模一样!并且一些函数是专门针对GSEA结果的,我们会在后面的推文中继续介绍。 enrichplot是基于ggplot2的,所以所有的ggplot2特性都是支持的。 条形图 通过barplot实现,此函数只能对接enrichResult对象,所...
enrichplot可视化富集分析结果 不过在上期内容中,我们主要是以ORA为例,演示了如何进行可视化,虽然enrichplot的画图函数对于ORA和GSEA都是支持的(参考上期内容),但是我们并没有过多介绍GSEA富集分析的可视化内容,主要是因为部分函数是专门针对GSEA的。 所以本期内容会详细介绍GSEA可视化及如何自定义。 准备数据 用gse87466...
但是有一个小问题，一般来说不论是GO富集分析还是KEGG富集分析，使用的都是国外的数据库，所以不论是GO...
2、数据可视化:KEGG富集分析结果可以通过生成图形化展示来更好地呈现。例如,使用柱状图、散点图或网络图等方式将富集通路/功能及其关联基因可视化,有助于直观地理解整体结构和相互作用。 3、假设验证和新假设生成:根据已知的KEGG富集分析结果,可以验证预先设定的假设或生成新的生物学假设。例如,如果某个通路在疾病中显著...
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是是一种计算方法,用于确定事先定义的一组基因是否在不同的样品中差异表达。 GSEA首先将基因在样品中的差异倍数值(logFC)由大到小排序,然后判断来自功能注释等预定义的基因集或自定义的基因集中的基因是富集在这个排序列表的顶部还是底部,如果在富集顶部,则该基因...
研究领域涉及机器学习,芯片数据分析,测序数据分析,miRNA靶基因预测 课程概述 评论(2) 苹果手机用户请尽量使用电脑端购买,以免增加不必要的费用。 GO和KEGG介绍,R语言进行GO和KEGG富集分析,四种不同的风格对结果进行可视化第一期:GO介绍,GO富集分析结果解读,4种风格GO富集分析图如何看第二期:R做GO富集分析第三期:R...
用返回的分析结果作为富集分析的结果,用的差异分析结果作为基因表达输入数据。 整理富集分析结果为可以识别的格式:A data frame with columns for ‘category’, ‘ID’, ‘term’, adjusted p-value(‘adj_pval’) and ‘genes’ 读入clusterProfiler富集结果 ...
GOplot是一个基因富集可视化的R包,提供了一些新的GO富集可视化思路。 GOplot使用了zscore概念,但其并不是指Z-score标准化,而是指每个GO term下上调(logFC>0)基因数和下调基因数的差与注释到GO term基因数平方根的商。用于表示参与某个GO Term下基因的上调或下调情况,公式: ...
富集分析结果的可视化主要依赖enrichplot包,可分为三类:(1)单纯展示富集最显著的通路;(2)富集通路与差异基因的网络关系;(3)富集通路之间的网络关系。由于GSEA方法的独特性,可以对Enrichment score(正负),Running score进行可视化。 0、示例数据 library(enrichplot)library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db)library...
pvalue:富集的P值 p.adjust :校正后的P值 qvalues :FDR (false discovery rate)错误发现率 rank :排名 core_enrichment:富集到该通路的基因列表。 可视化-点图dotplot(gsea) 2.2 GSEA-GO分析gse.GO <- gseGO( geneList, #geneList ont = "BP", # 可选"BP"、"MF"和"CC"或"ALL" OrgDb = org.Hs...