分类:level 1分类,将通路分为六大类,便于快速定位。 显著性评估 P值:小于0.05表示该通路富集显著,具有统计学意义。 Q值:用于校正P值,进一步评估富集的可靠性。 富集程度 Enrichment Score:计算富集程度,公式为(E列F列的比值/G列H列的比值),反映基因在通路中的富集情况。 基因注释 Poptotal:检测出的基因中有pat...
气泡越大颜色越红越靠右越好(前提是有你实验相关的通路) 1⃣️按照p值从小到大排序 2⃣️筛选出差异基因数目大于二的pathway通路 气泡大小代表通路所含基因数目,数目越大气泡越大 颜色:当气泡颜色越红,代表富集越显著 灰色区域代表level 1所属功能分类 level 1 六大分类: 新陈代谢 细胞过程 环境处理 遗传...
barplot(kk) head(kk)[,1:6] 可以看到,在新版的clusterProfiler包中,是已经包含了KEGG通路的分类信息的: category:为level A,总共有7大类 subcategory:为level B,为7大类下面的更加细分一点的类别 ID:为level C,为第三大类别,也即KEGG Pathway数据库中最详细的一层,就是通路本身。 现在绘图吧: # 选取每个...
上调和下调差异代谢物在KEGG leve2水平分布如下：图片说明：横坐标是注释到各Level2代谢通路的上调（下调）差异代谢物和所有注释到KEGG通路的上调（下调）差异表达代谢物总数的比值（%），纵轴表示Level2 pathway的名称，柱子右边数字代表注释到该Level2 pathway下的上调（下调）差异代谢物数量。7、KEGG网络通路图 通过K...
subcategory:为level B,为7大类下面的更加细分一点的类别 ID:为level C,为第三大类别,也即KEGG Pathway数据库中最详细的一层,就是通路本身。 现在绘图吧: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 选取每个 category 类别中的top5通路进行绘图library(dplyr)dat_top5<-dat%>%group_by(category...
图2展示了Kegg pathway分为7个level1条目。每个level1条目又细分成多个level2条目。图2的横坐标代表通路蛋白注释条目,纵坐标用不同颜色表示KEGG的不同level2层级。 蝴蝶图:一目了然的上调和下调蛋白🦋 图4展示了蝴蝶图,横坐标是p value值,纵坐标代表通路名称。蓝色表示下调蛋白,红色表示上调蛋白。通过这个图,你...
根据数据库的注释结果,绘制各样品Pathway [level 1/2}/Module/KO的相对丰度统计图。下图是相对丰度前20的Pathway Level1相对丰度柱形图,其中不同的颜色代表不同的 Pathway类别。 二、LEfSe差异分析 LEfSe是一种结合了非参数检验和线性判别分析的方法,常被用于寻找可以区分多组样品的Biomarker。LEfSe分析结果中的Pathway...
grep ko out.emapper.annotations.KEGG_Pathway.txt > out.emapper.annotations.KEGG_ko.txt 这样我们就能提取出只有map号和KO号的文件啦。 out.emapper.annotations.KEGG_map.txt out.emapper.annotations.KEGG_ko.txt 到此我们前景基因的功能注释就完成啦。
利用上面的这些文件,其实我们就可以进行KEGG Pathway功能注释了,即存在这样的关系:蛋白——序列ID(基因)——K号——ko(pathway)——Level1-3——通路图。这样得到的通路图,都是map开头,即reference pathway;如果是物种特异通路,即ko开头,则用komap目录结果。KEGG的5种通路类型等基础知识这里不讲,不懂可去查。
要执行KEGG功能分析到Level 3,你需要将你的宏基因组数据与KEGG数据库中的Level 3通路信息进行比对和注释,以确定哪些通路在你的数据中显著丰富或稀缺。这可以帮助你识别与你的宏基因组数据相关的生物功能和代谢途径。通常,生物信息学工具和软件可以帮助你完成这一分析任务,如KEGG PATHWAY数据库的在线工具或专业的生物信...