dotplot(ek,x = "GeneRatio", color = "p.adjust", size = "Count", #默认参数 showCategory = 10) 此时得到KEGG富集绘图: 图3 4 ggplot2包绘图 上面的图有点单调,我们可用ggplot2绘制更美观一点的图。 有些绘图用的Enrichment Factor或者Fold Enrichment值为横坐标。这个值需要自行计算。 Enrichment Fact...
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化。
(pvalue)))+ geom_bar(stat = "identity", width = 0.8) + scale_fill_distiller(palette = "RdPu",direction = 1) + labs(x = "Number of Gene", y = "pathway", title = "KEGG enrichment barplot") + theme_bw() + mytheme p ggsave("kegg_down 3.png",plot = p,width = 10,height ...
geom_bar(aes(fill = -log10(pvalue)), stat ="identity", width = 0.8, alpha = 0.7) + scale_fill_distiller(palette ="YlOrRd", direction = 1) + labs(x ="RichFactor", y ="pathway", title ="KEGG enrichment barplot") + geom_text(aes(x = text_x,#用新增的重复数组控制文本标签起始...
#GO enrichment ### barplot barp <- barplot(go_enrich_results, font.size=14, showCategory=10)+ theme(plot.margin=unit(c(1,1,1,1),'lines')) #如果enrichGO的ont为'ALL' if (T) { barp <- barplot(go_enrich_results, split= "ONTOLOGY", font.size =14)+ ...
http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_pathway_enrichment_second_class_summary_bar_plot_206 2,示例数据 点击图片上方的示例数据,下载,并使用excel打开。 示例数据(仅供参考)包括两列: 第1列:富集的pathway通路名字; 第2列:映射到该通路的基因列表,以/分割 ...
http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_pathway_enrichment_second_class_summary_bar_plot_206 2,示例数据 点击图片上方的示例数据,下载,并使用excel打开。 示例数据(仅供参考)包括两列: 第1列:富集的pathway通路名字; 第2列:映射到该通路的基因列表,以/分割 ...
# bar plotggplot(data=data) geom_bar(mapping = aes(x=KEGGSubClass, y=GeneCount, fill=KEGGMainClass),stat='identity') coord_flip() theme(aspect.ratio = 1/3) 绘制Bubble Plot: R代码: # bubbles plotggplot(data=data) geom_point(mapping = aes(x=EnrichmentScore, y=KEGGTerm, size=GeneCoun...
不过有趣的是我搜索电脑资料,看到了2年前写的拟南芥教程。 不过我为什么会花时间写拟南芥教程呢? 1 首先加载必要的包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 library(ggplot2)library(stringr)#source("https://bioconductor.org/biocLite.R")#biocLite("clusterProfiler")#biocLite("org.At.tair.db...
importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制GO富集结果go_enrichment.plot(kind='bar')plt.show()# 绘制KEGG富集结果kegg_enrichment.plot(kind='pie')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 6. 结果解释 最后,根据可视化结果,对GO和KEGG富集分析的结果进行解释,以了解基因在生物学过程中的作用。