Enrichment_KEGG <- setReadable(Enrichment_KEGG,OrgDb = org.Hs.eg.db,keyType = "ENTREZID") #计算Rich Factor(富集因子): Enrichment_KEGG2 <- mutate(Enrichment_KEGG, RichFactor = Count / as.numeric(sub("/\\d+", "", BgRatio))) #计算Fold Enrichment(富集倍数): Enrichment_KEGG2 <- mutate...
注：展示在任一组学中显著富集的通路，图中每个图形为一个KEGG 通路，纵坐标文字表示KEGG 通路名称。横坐标表示为富集率，计算公式如下：（Enrich_factor=GeneRatio/BgRatio）；图形越大表示差异表达基因的数目越多；颜色表示富集的显著性即P value，颜色越红表示该通路越显著富集，右侧颜色梯度表示P value大小,形状表...
富集气泡图可以从多个维度来展示富集分析的结果。横坐标为Rich Factor或Gene Ratio。Rich Factor用于评估物种或样本的基因表达(丰富度)多样性。Gene Ratio代表富集基因集中某条目包含的差异基因数占其背景数据库中基因数的比例;气泡的的颜色表示显著性,用红蓝渐变色表示,颜色越红代表该条目越显著;气泡大小表示某条目中富...
工具链接: https://www.omicshare.com/tools/home/report/koenrich.html 点选择文件按钮,分别上传准备好的目的基因和背景基因文件(可下载示例文件用作练习),我的目的基因文件包含差异信息,因此,是否包含log2FC列选“包含”;背景基因类型我这里选KO,如果你制作的背景基因文件的第2列是NCBI的gene id,则需要选ncbi-i...
> kegg <- enrichKEGG(genelist, organism = 'hsa', keyType = 'kegg', pvalueCutoff = 0.05,pAdjustMethod = 'BH', qvalueCutoff = 0.2, minGSSize = 10,maxGSSize = 500,use_internal_data = FALSE) > head(kegg) ID Description GeneRatio BgRatio pvalue p.adjust qvalue ...
富集分析方法说明:采取的方法是fisher精确检验,数据包是clusterProfiler,来自R/bioconductor;挑选的标准是落在某个term/pathway上差异的基因数目>=4,pvalue<0.05,画图中取得term/pathway是按照enrichfactor的值从大小降序排列,取前30个结果。enrich_factor定义=(某个term中的差异基因数目/总的差异基因数目)/(数据库term...
enrichKEGG函数只接受ENTREZ ID，因此第一步需要利用bitr函数完成基因ID转换。bitr函数需要依赖Orgdb注释包...
接下来，enrichplot包就像一位精细的艺术家，能绘制出吸引眼球的barplot和dotplot，而ggplot2则负责将这些图形提升到艺术的高度，赋予它们独特的美学。在探索数据之美时，Enrichment Factor或Fold Enrichment是常用的视觉元素。计算公式简单明了：GeneRatio除以BgRatio，GeneRatio是富集基因数与输入基因总数的比值...
ggplot2不仅能够绘制柱状图和点状图，还可以通过调整排序、颜色等参数来美化图表，如使用-log10(pvalue)值来区分颜色。此外，通过fct_reorder函数对x轴的enrichment_factor进行排序，可以使图表更加有逻辑性和可读性。enrichplot包的cnetplot函数则提供了绘制KEGG通路网络图的能力。通过调整参数，如选择特定的...
tab<-read.table("leaf.ori.IDs.keggEnrich.tab.final.xls",header=T,sep="\t") colnames(tab) tab<-tab[,c("Term.Name","MainClass", "GeneHitsInSelectedSet", "GeneHitsInBackground" )] head(tab) tab$richFactor<-tab$GeneHitsInSelectedSet/tab$GeneHitsInBackground ...