R語(yǔ)言：clusterProfiler進(jìn)行GO富集分析和Gene_ID轉(zhuǎn)換

ID轉(zhuǎn)換用到的是 bitr() 函數(shù)，bitr()的使用方法：

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org.Hs.eg.db包含有多種gene_name的類(lèi)型

keytypes() ：keytypes(x)，查看注釋包中可以使用的類(lèi)型

columns() ：類(lèi)似于keytypes()，針對(duì)org.Hs.eg.db兩個(gè)函數(shù)返回值一致

select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.

函數(shù)enrichGO()進(jìn)行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：

舉例：

如何用R語(yǔ)言畫(huà)圖

q1, 首先要確定是barplot還是hist，如果是barplot的話(huà)，應(yīng)該不存在breaks的問(wèn)題，因?yàn)閎arplot的傳入?yún)?shù)是個(gè)矩陣；

我假設(shè)你要畫(huà)的是個(gè)hist，我偶遇過(guò)這個(gè)問(wèn)題，我的理解是hist的breaks的值要能被范圍整除才行；比如x=1:200，break=7的話(huà)，就只能畫(huà)出4個(gè)柱來(lái)，但如果breaks=10就沒(méi)問(wèn)題；基本上是這樣的，偶爾也有例外；比如break=5就不行....奇怪得很

最后，沒(méi)辦法的辦法，就只能用barplot代替hist了，barplot肯定不會(huì)有這個(gè)問(wèn)題，統(tǒng)計(jì)下hist參數(shù)中的分布情況，轉(zhuǎn)換成矩陣，用barplot吧；

q2, 貌似一般都用一組因素把這些類(lèi)別區(qū)分開(kāi)，我用abcde，表示你的小學(xué)，中學(xué)...了，比如這樣：

a=1:7;b=8:10;c=c(9,10,11);d=c(40,55);e=100:110f=factor(c(rep(1,sum(length(a),length(b),length(c))),rep(2,sum(length(d),length(e)))))#先用c()生成數(shù)組，在轉(zhuǎn)換成factor，其實(shí)數(shù)組也ok的，不過(guò)plot()中兩個(gè)數(shù)組和factor不一樣 x=c(a,b,c,d,e)plot(x~f)q3, 就我所知不行；yes或no一定也要是能映射到x，y范圍內(nèi)的點(diǎn)才行；你是想表示分類(lèi)結(jié)果嗎？如果是的話(huà)，通常用顏色，或者在點(diǎn)旁邊的text表示。

q4, 舉個(gè)例子吧

x=-50:50y=x^2+x+1z=10*abs(x)+1 plot(x,y,type='l')lines(x,z,lty=3)legend(c('type1','type2'), x=-20,y=2500, col=c('black','red'), lty=c(1,3))legend的x和y是legend的左上角，匿名參數(shù)是類(lèi)型名稱(chēng)，col,lty,pch 是對(duì)應(yīng)的顏色，線類(lèi)型，和點(diǎn)類(lèi)型。

最后，我現(xiàn)在多用ggplot2，如果不抵觸的話(huà)可以看看，和R的基礎(chǔ)作圖包思路不是很一樣，但是圖很清新的；

如果還有問(wèn)題，建議把數(shù)據(jù)集data.frame粘貼幾行上來(lái)，我也試試；

生存分析R語(yǔ)言繪圖——ggsuvplot介紹及實(shí)例

ggsurvplot(

fit, #生存分析結(jié)果

data = NULL, # a dataset used to fit survival curves

fun = NULL, # 定義生存曲線轉(zhuǎn)換的任意函數(shù)。 經(jīng)常使用的轉(zhuǎn)換可以用字符參數(shù)指定:“event”繪制累積事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”繪制累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

color = NULL, #曲線顏色

palette = NULL, #顏色調(diào)色板，可選調(diào)色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".

linetype = 1, #線條形狀，可以用數(shù)值型向量1，2表示，也可以用字符串向量c("solid", "dashed").

conf.int = FALSE, #是否畫(huà)出置信區(qū)間

pval = FALSE, #是否顯示P值

pval.method = FALSE, #是否添加計(jì)算P值得方法得文本，前提是pval = TRUE

test.for.trend = FALSE, #默認(rèn)是F，如果TURE，返回trend Pvalues檢驗(yàn)。 趨勢(shì)檢驗(yàn)旨在檢測(cè)生存曲線的有序差異。 也就是說(shuō)，至少對(duì)一個(gè)群體來(lái)說(shuō)。 只有組數(shù)為 2時(shí)，才能進(jìn)行趨勢(shì)測(cè)試。

surv.median.line = "none", #畫(huà)一條水平或者垂直得生存中位值線，允許的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.

risk.table = FALSE, #是否顯示風(fēng)險(xiǎn)table。其他值有absolute" or "percentage",顯示絕對(duì)數(shù)值/百分比；參數(shù)"abs_pct" ,百分比以及絕對(duì)數(shù)值都顯示

cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.

cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.

tables.height = 0.25, #設(shè)置table得高度，取值范圍0-1

group.by = NULL, #包含分組變量名稱(chēng)得字符串向量。長(zhǎng)度=2

facet.by = NULL, #一個(gè)字符向量，包含將生存曲線分成多個(gè)面板的分組變量的名稱(chēng)。

add.all = FALSE, #一個(gè)邏輯值。 如果為T(mén)RUE，則在主圖中添加合并患者(null model)的生存曲線。

combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.

ggtheme = theme_survminer(), #主題名稱(chēng)

tables.theme = ggtheme, #主題名稱(chēng)，默認(rèn)是theme_survminer.

... #后面描述的參數(shù)和其他參數(shù)將被傳遞給ggplot2 geom_*()函數(shù)，如linetype, size, ii)或ggpar()函數(shù)來(lái)定制圖形。 看到的細(xì)節(jié)部分

)

[R語(yǔ)言] GO富集分析可視化 GOplot::GOCircle

查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對(duì)自己的數(shù)據(jù)做處理

觀察結(jié)論：

觀察自己的兩個(gè)數(shù)據(jù)表：

table.legend 設(shè)置為T(mén)時(shí)會(huì)顯示表格

本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒(méi)有用R中的拼圖包

R語(yǔ)言可視化之ggplot2——KEGG通路富集分析

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(dāng)然少不了KEGG了。

同樣的，我們從 DAVID 獲取KEGG pathway的結(jié)果。

對(duì)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(diǎn)。

【R語(yǔ)言】解決GO富集分析繪圖，標(biāo)簽重疊問(wèn)題

前面我給大家詳細(xì)介紹過(guò)

?GO簡(jiǎn)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(fēng)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(guò)

? GO和KEGG富集分析視頻講解

最近有粉絲反映說(shuō)，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)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(gè)圖別說(shuō)美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過(guò)我的認(rèn)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(lái)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(lái)認(rèn)真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。

dotplot這個(gè)函數(shù)，多了個(gè) label_format 參數(shù)

我們來(lái)看看這個(gè)參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說(shuō)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(lái)這個(gè)參數(shù)默認(rèn)值是30，當(dāng)標(biāo)簽的長(zhǎng)度大于30個(gè)字符就會(huì)被折疊，用多行來(lái)展示。既然問(wèn)題找到了，我們就來(lái)調(diào)節(jié)一下這個(gè)參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。

是不是還是原來(lái)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(lái)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