之前分享了如何用ggplot2可視化GO分析的結(jié)果。既然做了GO，當然少不了KEGG了。
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同樣的，我們從 DAVID 獲取KEGG pathway的結(jié)果。
對于KEGG，我比較喜歡做氣泡圖，這樣用兩種形式的圖結(jié)合在一起，效果更豐富更好看一點。
之前的步驟參考：
用David得到了數(shù)據(jù)，接下來畫幾張美麗的圖。GO有三個部分，BP，CC， MF。一般我們使用BP。但是這里我們想把三個部分都展示在圖片當中。
單細胞富集分析系列：
單細胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復(fù)習一下GO和KEGG富集分析及繪圖。
載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準備見 monocle )
pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。
若有分組，可以使用subset函數(shù)將某種細胞取出，來做這種細胞病例組和對照組相比的差異基因和富集分析
之所以長短不齊不按順序是因為沒有排序
排完續(xù)之后再畫p值就是按順序的了
附： 單細胞測序數(shù)據(jù)的差異表達分析方法總結(jié)
當富集分析完成，拿到如下的分析結(jié)果后，就可以進行作圖了。
富集分析結(jié)果的可視化無非就是柱狀圖和氣泡圖，但是公司默認出圖實在是太丑，所以還是自己動手修改修改。
一、常規(guī)柱狀圖（ggplot2）
橫軸為gene counts，或者用-logP也行，填充相應(yīng)的用P值或者gene counts。ggplot畫圖的好處就是可以進行很多調(diào)整。
二、常規(guī)氣泡圖（ggplot2）
氣泡圖與柱狀圖如出一轍，只是在展示方式上出現(xiàn)了差別。一個用geom_bar()函數(shù)，氣泡圖類似于散點圖用geom_point()函數(shù)。
三、上下調(diào)同時展示（ggplot2）
很多時候研究者拿到差異基因后，上下調(diào)基因是分別富集的，在展示上需要同時體現(xiàn)二者，我們之前提到metascape可以做到： 轉(zhuǎn)錄組不求人系列(十二): Cell文章最喜歡用的差異基因GO、KEGG富集分析工具 ，除此之外，之前講過的氣泡圖也可以展現(xiàn)多組的結(jié)果： 復(fù)現(xiàn)《nature communications》圖表（四）：ggplot畫多組富集氣泡圖 。這里我們繼續(xù)提供一種bar圖的展示方式。將down的數(shù)值調(diào)整為負，做一列分組，就可以展示了。
當然了，以上所說的可視化還是比較常規(guī)，在基礎(chǔ)上可以自己做調(diào)整。也有一些文章總是標新立意，有很多奇特的展現(xiàn)方式，我們會在之后的系列中講解。
前面我給大家詳細介紹過
?GO簡介及GO富集結(jié)果解讀
?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀
?GO富集分析四種風格展示結(jié)果—柱形圖，氣泡圖
?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖
? DAVID GO和KEGG富集分析及結(jié)果可視化
也用視頻給大家介紹過
? GO和KEGG富集分析視頻講解
最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。
氣泡圖
柱形圖
這個圖別說美觀了，簡直不忍直視。經(jīng)過我的認真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我們知道R的版本在不停的更新，相應(yīng)的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關(guān)的函數(shù)拿出來認真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。
dotplot這個函數(shù)，多了個 label_format 參數(shù)
我們來看看這個參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原來這個參數(shù)默認值是30，當標簽的長度大于30個字符就會被折疊，用多行來展示。既然問題找到了，我們就來調(diào)節(jié)一下這個參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標簽可以一行展示。
是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道
同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來的容貌。
關(guān)于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文
GO和KEGG富集分析視頻講解
注：1）MF和CC方法同BP,將BP改為MF,CC即可。
2）可視化中，showCategory為顯示的item數(shù)，scale_y_discrete則調(diào)節(jié)label過長的情況，讓圖片看起來
更美觀。
3)檢查結(jié)果，可見geneID展示為gene symbol。
（1）在enrichGO函數(shù)中，設(shè)置readable = TRUE;
(2)用setReadable函數(shù)，對GO或者KEGG結(jié)果進行轉(zhuǎn)化即可。
重慶分公司
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