Kegg通路或者GO本体论富集分析是基因功能注释最常见的分析,结果可以以多种形式展示,最常用的包括:条形图/bar图,气泡图/dot图等,其中气泡图输入数据一般包括以下4个维度的信息: 名字,富集倍数(或者gene ratio),P值,基因count。 例如: pathwayenrichmentpvaluecount RNA transport 4.807258641 1
2,三步绘制一张气泡图 3,绘制一张多分类气泡图 气泡图常见问题 三、与其他在线作图网站相比,我们的气泡图优势 四、微生信简介 在做完转录组(芯片,测序)的差异基因分析后,要进行这些基因的功能分析,一般我们会进行GO和KEGG pathway的富集分析(enrichment analysis),看看这些基因参与的功能和通路。 常见工具/网站 1,...
名字,富集倍数(或者gene ratio),P值,基因count。 例如: 4维分析结果 做出来的例图如下 富集气泡图 该图包含的4维信息有: Y轴的通路名(pathway,结果表格的第一列) X轴的富集倍数(enrichment,结果表格的第二列) 点的颜色(P值,结果表格的第三列) 点的大小(count,该通路中包含的基因与输入基因列表交集的基因...
2、KEGG分析气泡气泡图如下（显示Pvalue 最小的20个通路）图片说明：图中横坐标Enrichment Score为富集分值，纵坐标为top20的通路信息。气泡越大的通路包含的差异代谢物越多，气泡颜色由蓝红变化，其富集pvalue值越小，显著程度越大。3、KEGG富集分析和弦图 选取listHits大于3，pvalue 最小的10个通路进行KEGG富集分...
+labs(color=expression(Pvalue),size="Count",x="RichFactor",y="Pathway name",title="Pathway enrichment")最后来解读下这张代谢通路富集分析气泡图，纵坐标为代谢通路名称，横坐标为富集因子即差异代谢物占该pathway中总代谢物的比例，Rich factor越大说明富集程度越大；气泡颜色由绿到红表示p-value依次降低；...
然后,我们可以使用seaborn库来绘制气泡图: plt.figure(figsize=(10,6))sns.scatterplot(x='Pathway',y='Count',size='P-value',data=df)plt.xlabel('KEGG Pathway')plt.ylabel('Gene Count')plt.title('KEGG Enrichment Bubble Chart')plt.show() ...
气泡图的绘制,需要用到在线工具进行绘制。这里推荐一种在线工具,网址是http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_gopathway_enrichment_bubbleplot_081。绘制气泡图的操作步骤如下。 准备数据:跟上图所获取KEGG数据的方式相同。但是,绘制KEGG气泡图需要KEGG更多的数...
图解:图中可以看到富集在不同function中的基因数量,柱的长度越长,富集在该pathway的基因数量越多;柱的颜色代表P值,P值越小,富集越可靠。 如果是气泡图的话,圆圈大小表示富集的基因数目多少。其他和柱状图都比较类似。 GO/KEGG还可以用圈图和弦图展示,但是不常用,这里放了两个图,大家在文献中遇到了需要认识。 Ti...
# 条形图(显示前20条) barplot(kegg_res, showCategory= 20, title="KEGG Pathway Enrichment") + theme(text = element_text(size = 10)) # 气泡图(显示前20条) dotplot(kegg_res, showCategory= 15, title="KEGG Pathway Enrichment") +