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R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

1、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。

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2、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。

3、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。

4、scale_y_discrete则调节label过长的情况,让图片看起来 更美观。3)检查结果,可见geneID展示为gene symbol。(1)在enrichGO函数中,设置readable = TRUE;(2)用setReadable函数,对GO或者KEGG结果进行转化即可。

5、例如,讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中,以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调,进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

6、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语言可视化通路富集网络图

1、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)。

2、首先有一个plot.grid(nx=8, ny=8,lwd=1,lty=2,col=blue)#画8*8网络。

3、有没有程序包我不知道,但是这个可以用plot描点,lines连线,可以批量的 。

4、这两款R包都是基于浏览器的JavaScript可视化库,用于交互式的展示图形,这里我们还用到刚才的示例数据来展示。

5、R语言绘图系列:在不确定将图例添加在什么位置时,可使用 locator函数 。 locator()函数可以定位图上的点。运行locator函数之后在图上随便点一个点,点击finish就会返回刚刚那个点的位置坐标。

6、R语言绘图系列:标度控制着数据到图形属性的映射,标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西,比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具,比如说坐标轴和图例。总的来说,可以称为引导元素。

【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、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。

3、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)。

4、在是否需要构建的问题上,我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb,因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

5、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。

6、GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个,一个term对应多个gene,同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集,那和它共享很多基因的term也会显著富集。


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