R语言绘制GO富集分析图 r语言进行go分析
【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色
配色确实有那味了,但是没想到内置的颜色不够用,可能通路少一点会好。连续型变量系列:然后我发现,不管添不添加配色,都是和默认的配色保持一致,目前猜测可能是颜色不够导致的。
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最近小Q在做自然选择分析,分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析,并做了展示,比起气泡图,我模仿了另一种作图方式,显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图(非气泡图)。
最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。
【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题
1、最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。
2、最近小Q在做自然选择分析,分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析,并做了展示,比起气泡图,我模仿了另一种作图方式,显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图(非气泡图)。
3、但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。
4、单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ,但最近用到了GO分析,就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好,数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本,没办法区分HC和病例组。
R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO
3 GO富集分析 加载了注释库之后,读取基因列表文件,并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件,并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。
前景基因:指的是我们所要进行富集的基因,一般是基因的ID 背景基因:指的是前景基因在某个基因集合进行富集,这个基因集合就是背景基因 描述信息:每个GO的Term的属性,或者是每个KO号或者map号的属性。
把他设置成100,让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方,还是熟悉的味道 同样的柱形图,我们也能让他恢复原来的容貌。
安装clusterProfiler:对于没有转换的gene ID,clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID:可以看到,这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
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