enrichplot包可以直接用上文enrichGO分析出的eG文件绘图。 3.1 barplot pdf(file="eGO_barplot.pdf",width = 8,height = 10) barplot(eG, x = "GeneRatio", color = "p.adjust", #默认参数(x和color可以根据eG里面的内容更改) showCategory =10, #只显示前10 split="ONTOLOGY") + #以ONTOLOGY类型分开...
KEGG把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来。 GSEA(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是使用预定义的基因集,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。基因集合富集分析检测基因集合而不是...
对于GO富集分析的结果,clusterProfiler提供了以下几种可视化策略 1. barplot 用散点图展示富集到的GO terms,用法如下 AI检测代码解析 barplot(ego, showCategory = 10) 1. 生成的图片如下 横轴为该GO term下的差异基因个数,纵轴为富集到的GO Terms的描述信息, showCategory指定展示的GO Terms的个数...
3.1 barplot 3.2 dotplot 4 ggplot2包绘图 4.1 计算Enrichment Factor 4.2 BP\MF\CC各取排名前10的term 4.3 ggplot2画图 4.4 ggplot2美化 4.5 ggplot2分屏绘图 4.5 ggplot2调整排序 5 GOBubble图 5.1 准备circle_dat数据 5.2 绘制GOBubble图 6 GOCircle图 7 GOHeat热图 8 GOChord弦图 9 树状图 通过某些方法...
4. 富集结果可视化:pathview goplot barplot dotplot cnetplot emapplot treeplot heatplot upsetplot 在富集到通路后就要进行可视化展示了,参见clusterprofiler说明书📖 Introduction | Biomedical Knowledge Mining using GOSemSim and clusterProfiler (yulab-smu.top),其中enrichplot包可以对富集结果进行超级丰富的可视...
write.csv(summary(ego),"GO-enrich_p.adj0.05.csv",row.names=FALSE)##可视化--点图pdf("Enrichment-GO-bubble.pdf")dotplot(ego,title="Enrichment-GO")#点图,按富集的数从大到小的 dev.off()##可视化--条形图pdf("Enrichment-GO.pdf")barplot(ego,showCategory=20,title="Enrichment-GO")#条状图,...
Additionally, the barplot can be easily faceted according to the categories of the terms using the argument display of the plotting function (output not shown). # Facet the barplot according to the categories of the terms GOBar(circ, display = 'multiple') To add a title use title and to ...
barplot(ALL, showCategory=20,title="EnrichmentGO") 1. kegg富集 kegg <- enrichKEGG(gene_name, organism = 'hsa', keyType = 'kegg', pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = 'BH', minGSSize = 3, maxGSSize = 500, qvalueCutoff = 0.2, ...
dotplot(go_results, showCategory = 20, title = "GO Enrichment Analysis") 每种图形展示方式都有其独特的优势,barplot可以展示每个GO条目的富集度,而dotplot则可以同时展示富集度和显著性。 总结 通过上述步骤,可以实现R语言中使用go功能注释后做图的全过程。主要步骤包括加载必要的R包、读取数据、数据预处理、...
barplot(go_enrich, showCategory = 20, title = "GO Enrichment Analysis") dotplot(go_enrich, showCategory = 20, title = "GO Enrichment Analysis") 四、GO功能富集分析结果的解读方法 GO富集分析的结果通常包括富集分类的ID、描述、基因比例、p值、q值以及富集到的基因ID等信息。结果的解读方法主要包括:...