id : 富集到的GO/KEGG/GSEA的功能集/通路集/基因集的ID category : 对应ID所在的二级分类,GO分析中已有BP, CC, MF三种分类,KEGG和GSEA则需要自己根据通路集/基因集的注释信息进行分类 gene_num.min : 该功能集/通路集/基因集的最小基因数,即0 gene_num.max : 该功能集/通路集/基因集的最大基因数,即...
点击每个栏目后面的“Chart”即可(绿框所示)。 点击“Chart”之后,即可出现如下图所示的结果,这里面有几列数据分别是:Category、Term、RT、Genes、Count、%、P-Value和Benjamini。这几列数据中我们比较关心的是:Term(GO语义)和P-Value(P值),其次就是Count(基因数)和% (基因比例)。后面我们要解决的问题是,如何...
1.用Excel表格打开刚刚下载好的文件,可以看到该文件包含了GO富集和KEGG富集分析的所有结果,选择P<0.05,FDR<0.05的数据进行作图(注意:此处示例文件数据不太好,故而不再筛选数据,全部数据均用于作图,大家掌握基本操作即可); 2.作图我们仅需保存“Category”、“Term”、“Count”三个版块的内容。选择此三列的内容,新...
图1 绘图输入的通路富集结果示例文件，一行为一条通路 若在常用参数中“y轴添加TermID”为“是”，则输入数据中还须存在"Term_ID"列。可添加‘Category’列，对Term进行分类展示，例如：GO中的BP（biological_process），CC（cellular_component），MF（molecular_function）。 2.2 绘图主要参数选择 在进行绘图时默...
= 'h4': if next_elem.name == 'b': secondary_category = next_elem.text.strip().split(' ', 1)[1] # Removing numerical prefix next_elem = next_elem.find_next_sibling('div') if next_elem: dts = next_elem.find_all('dt') dds = next_elem.find_all('dd') for dt, dd in zip...
2. index="Category", #设置分组的列,也就是要显示的GO term名称 3. vSize="Genes", #设置决定每个框面积大小的列 4. vColor="P.Value", #设置颜色 5. fontsize.labels=c(12, 10), #设置标签字体大小 6. align.labels=list(c("center", "center")), #设置标签对齐的方式 ...
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因与基因组百科全书)是生物信息学领域的核心数据库,主要用于整合基因组、代谢通路、化学物质及生物系统功能信息,帮助研究者理解基因与生物过程的关联。其核心功能包括通路可视化、基因注释及跨物种比较分析,广泛应用于系统生物学、疾病机制研究等...
cnetplot(kegg,showCategory=3,circular=TRUE,colorEdge=TRUE) 1. 热图可以看到哪些基因富集到哪些 Pathway,如下: heatplot(kegg,showCategory=6)+ scale_y_discrete(labels=function(x) stringr::str_wrap(x, width=60)) ## Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which ...
2. index="Category", #设置分组的列,也就是要显示的GO term名称 3. vSize="Genes", #设置决定每个框面积大小的列 4. vColor="P.Value", #设置颜色 5. fontsize.labels=c(12, 10), #设置标签字体大小 6. align.labels=list(c("center", "center")), #设置标签对齐的方式 ...
KEGG的中文全称为京都基因与基因组百科全书,也有文献译为京都基因和基因组百科全书,两种表述均指同一数据库。以下从不同角度对这一名称及数据库的核心功能进行解析。 一、名称解析与翻译背景 KEGG的英文全称为“Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes”,其中“Encyclopedia”对应“百科...