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Kegg富集分析可视化

Kegg富集分析可视化 R语言数据分析指南
2021-09-21
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导读:前面介绍了如何做富集分析,今天来介绍如何对结果进行可视化,喜欢的小伙伴扫描文末二维码加入我的交流群,持续分享

前面介绍了如何做富集分析,今天来介绍如何对结果进行可视化,喜欢的小伙伴扫描文末二维码加入我的交流群,持续分享更多优质资源,后台回复20210921获取本文代码

library(wesanderson)
library(magrittr)
library(tidyverse)
library(clusterProfiler)

数据清洗

pal <- wes_palette("Zissou1", 100, type = "continuous")
load("data.RData")
kegg <- read.delim("Kegg.xls") %>% 
  select(2,3,6) %>%
  separate(`GeneRatio`,into="GeneRatio",sep="/") %>% 
  arrange(desc(p.adjust))
  
kegg$Description <- factor(kegg$Description,levels=kegg$Description,ordered = T)

条形图

ggplot(kegg,aes(Description,GeneRatio,fill=p.adjust))+
  geom_col()+
  scale_fill_gradientn(colours=pal)+
  coord_flip()+
  scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) +
  theme_test()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text=element_text(color="black"),
        legend.key=element_blank(), 
        legend.title = element_text(color="black",size=10), 
        legend.text = element_text(color="black",size=8), 
        legend.spacing.x=unit(0.1,'cm'), 
        legend.key.width=unit(0.5,'cm'),
        legend.key.height=unit(0.5,'cm'), 
        legend.background=element_blank(), 
        legend.box.margin = margin(1,1,1,1),
        legend.position = c(0.99,0),legend.justification = c(0.99,0))

散点图

read.delim("Kegg.xls") %>% 
  select(2,3,6) %>%
  separate(`GeneRatio`,into=c("A","B"),sep="/") %>% 
  mutate(A=as.numeric(A),B=as.numeric(B)) %>% 
  mutate(count=A/B) %>% 
ggplot(aes(count,fct_reorder(Description,count)))+
  geom_point(aes(size=A,color=p.adjust))+
  scale_color_gradientn(colours=pal)+
  guides(size=guide_legend(title="Count"))+
  theme_test()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text=element_text(color="black"),
        legend.key=element_blank(), 
        legend.title = element_text(color="black",size=10), 
        legend.text = element_text(color="black",size=8), 
        legend.spacing.x=unit(0.1,'cm'), 
        legend.key.width=unit(0.5,'cm'),
        legend.key.height=unit(0.5,'cm'), 
        legend.background=element_blank(), 
        legend.box.margin = margin(1,1,1,1))

网络图

目前还是依靠cnetplot函数来绘制网络图,后期希望能用ggplot2实现

cnetplot(dd,
         foldChange = geneList, 
         showCategory = 3,
         node_label = "none"# category | gene | all | none
         circular = TRUE
         colorEdge = TRUE)+
  theme_test()+
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        axis.text=element_blank())


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R语言数据分析指南
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