我们生信入门马拉松授课群里有一个学员在学完课程后,开始了自己的数据分析,到了KEGG Pathway富集结果进行barplot展示时,他遇到了一个问题:想在KEGG富集结果中添加每条通路的类别,但是不知道这个通路类别去哪里对应或者手动去KEGG数据库不方便! 首先,看看KEGG Pathway数据库的7大分类 可能很多人做KEGG Pathway富集时,还没...
df<-bitr(unique(deg$name),fromType="SYMBOL",toType=c("ENTREZID"),OrgDb=org.Hs.eg.db)# 富集 kk<-enrichKEGG(gene=df$ENTREZID,organism='hsa',pvalueCutoff=0.9,qvalueCutoff=0.9)kk<-DOSE::setReadable(kk,OrgDb='org.Hs.eg.db',keyType='ENTREZID')#按需替换barplot(kk)head(kk)[,1:6] ...
# 另一种画条形图的方法barplot() library(enrichplot) p = barplot( KEGG_diff2, x = "Count", #or "GeneRatio" color = "pvalue", #or "p.adjust", "qvalue" showCategory = 20, #显示pathway的数量 font.size = 12, #字号 title = "KEGG enrichment barplot", #标题 label_format = 30 #...
ek.rt <- separate(data=ek.rt, col=BgRatio, into = c("BR1", "BR2"), sep = "/") #劈分BgRatio为2列(BR1、BR2) ek.rt <- mutate(ek.rt, enrichment_factor = (as.numeric(GR1)/as.numeric(GR2))/(as.numeric(BR1)/as.numeric(BR2))) #计算Enrichment Factor 此时ek.rt文件中已多了en...
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...
labs(x ="Number of Gene", y ="pathway", title ="KEGG enrichment barplot") + theme_bw+ mytheme p #Top20富集因子条形图(挑选所需数据列绘图即可): p1<- ggplot(data = top20, aes(x = -log10(pvalue), y = pathway, fill = RichFactor)) + ...
GO富集分析(Gene Ontology Enrichment Analysis):通过检查基因集合中的基因是否富集在 Gene Ontology(GO) 的不同层级上,从而了解这些基因在细胞组成、生物过程和分子功能方面的功能。 疾病富集分析:用于分析与特定疾病或疾病类别相关的基因集合是否在实验中富集。
barplot(kegg_enrich, showCategory = 20, title = "KEGG Enrichment Analysis") dotplot(kegg_enrich, showCategory = 20, title = "KEGG Enrichment Analysis") showCategory参数用于指定显示的富集分类数目。 六、结果解释和实例说明 通过上述步骤,你可以得到GO和KEGG富集分析的结果。结果中包含每个富集分类的p值...
首先，通过DOSE包获取100个基因的EntrezID列表，然后利用clusterProfiler包进行KEGG信号通路富集分析。分析结果会以txt文件形式输出，需要特别注意文件中的geneID是EntrezID。在获取富集结果后，可以通过enrichplot包将这些信息以图形形式展示出来。使用barplot绘图可以直观地展示KEGG富集情况，得到的pdf格式绘图有助...
barplot(kegg,showCategory=10)+ scale_y_discrete(labels=function(x) stringr::str_wrap(x, width=60)) ## Scale for 'y' is already present. Adding another scale for 'y', which ## will replace the existing scale. 1. 2. 3. 4. ...