先运行下面一行进行安装#如果已经安装，跳过下一行BiocManager::install("GOplot")#加载GOplotlibrary(...
enrichplot::cnetplot(KEGG,circular=FALSE,colorEdge = TRUE)#circluar为指定是否环化,基因过多时建议设置为FALSE Connection between genes and functions from GO Connection between genes and pathways from KEGG 也可以以热图形式展现关联关系: enrichplot::heatplot(GO,showCategory = 50)#基因-通路关联热图 enri...
plot.margin = margin(t = 10, r = 20, b = 10, l = 20) ) + scale_y_discrete(labels = function(x) strtrim(x, 40)) 调试策略与验证 增量调试:每次仅修改一个参数并观察图形变化,确认其对间距的影响效果。例如先调整margin值,再改变panel.spacing,避免多参数同时变化导致效果混淆。 动态预览:在R...
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat均可以实现,但文献中的图大多会精美很多。比如 生信补给站 2023/08/25 4.7K0 进阶版—doplot可视化多个单细胞亚群的多个标记基因 datafileprofilingtypes可视化 如果你不知道 basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的,麻烦...
save(go_enrich_results, file ='GO_enrichresults.Rdata') #12.go kegg可视化---barplot与dotplot——最常用的可视化图形 options(stringsAsFactors = F) library(enrichplot) library(tidyverse) library(DOSE) BiocManager::install("pathview",ask = F,update = F) ...
另外:附赠一个基因ID转换R语言完成方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ensembl2symbol<-function(genes){library(org.Hs.eg.db)eg2symbol=toTable(org.Hs.egSYMBOL)eg2ensembl=toTable(org.Hs.egENSEMBL)#genes=sample(eg2ensembl$ensembl_id,100)tmp=merge(eg2symbol,eg2ensembl,by='gene...
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...
Pathview是一个用于整合表达谱数据并用于可视化KEGG通路的一个R包,其会先下载KEGG官网上的通路图,然后整合输入数据对通路图进行再次渲染,从而对KEGG通路图进行一定程度上的个性化处理,并且丰富其信息展示。(KEGG在线数据库使用攻略) Pathview的安装 一种方法是通过Bioconductor安装,需要Bioconductor版本3.9,R的版本3.6 (推荐...
plot.title = element_text(size = 14, hjust= 0.5, face="bold"), legend.title = element_text(size = 13), legend.text = element_text(size = 11)) #Top20富集数目条形图: p<- ggplot(data = top20, aes(x = Count, y = pathway, fill = -log10(pvalue)))+ ...
run_kegg <-function(gene_up,gene_down,pro='test'){ library(ggplot2) gene_up=unique(gene_up) gene_down=unique(gene_down) gene_diff=unique(c(gene_up,gene_down)) ### over-representation test # 下面把3个基因集分开做超几何分布检验 # 首先是上调基因集。 kk.up <- enrichKEGG(gene = gen...