ID转换用到的是 bitr() 函数,bitr()的使用方法:
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org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() :keytypes(x),查看注释包中可以使用的类型
columns() :类似于keytypes(),针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() :select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析,enrichGO()的使用方法:
举例:
查看GOplot内示例数据的格式,对自己的数据做处理
观察结论:
观察自己的两个数据表:
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成,没有用R中的拼图包
直方图又称柱状图/条形图,用来展示连续数据分布的常用工具,用来估计数据的概率分布。
使用格式:hist(x,breaks=n,main="name",labels=FASLE,col="blue",border="red",freq=TRUE)
x 向量,直方图的数据;
breaks 描直方图的断点,例如breaks=20表示画出20个柱子;
labels 逻辑变量,TRUE标出频数
main 标题
col 颜色
border外框颜色
freq 逻辑变量,TRUE为数据频数,默认为TRUE;FALSE则为密度
我们可以用lines画出数据的密度曲线
还可以画正态分布的密度曲线
使用格式 ggplot(data,aes(x=class))+geom_bar()
x 绘制的数据
或者 ggplot(data,aes(y=class))+geom_bar(),则类型分布在y轴
当想看在该因素中其他因素的情况,可以利用fill进行绘制,得出叠堆条形图
横向的柱状
大多数时候我们想比较多个组直接某些因素的情况,例如有时候我们要画几个样本中各个细胞比例的情况
这是我们可以画堆叠条形图
此时不好比较,我们可以把同类型细胞放在一块比较,即横坐标变为细胞类型
在实验过程中可以采用容易分析的形式进行比较
以上是基本绘制的参数,此外还有美化的一些参数
labs 横纵坐标轴的名称
ggttitle 标题名称
geom_bar(width= )设置条形大小,默认情况下,设置为数据分辨率的90%。
theme_bw() 改变背景颜色
scale_fill_manual 自定义颜色
更多参数见 R语言绘图——数据可视化ggplot2 介绍和主要的参数
前面我给大家详细介绍过
☞GO简介及GO富集结果解读
☞四种GO富集柱形图、气泡图解读
☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图
☞KEGG富集分析—柱形图,气泡图,通路图
☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
☞ GO和KEGG富集分析视频讲解
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。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我们知道R的版本在不停的更新,相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下,终于发现的症结所在。
dotplot这个函数,多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的,看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30,当标签的长度大于30个字符就会被折叠,用多行来展示。既然问题找到了,我们就来调节一下这个参数,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。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析,可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解