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R语言基于Reactome数据库的富集分析

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一粒沙
发布2020-09-10 15:10:56
11.7K0
发布2020-09-10 15:10:56
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文章被收录于专栏:R语言交流中心

大家对通路富集分析应该很熟悉,今天给大家介绍下那些漂亮的可视化展示。我们需要用到包ReactomePA,这个包主要是基于Reactome数据库进行通路富集,此包支持including ‘celegans’,‘fly’, ‘human’, ‘mouse’, ‘rat’, ‘yeast’ and ‘zebrafish’。首先我们看下包的安装:

代码语言:javascript
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BiocManager::install("org.Hs.eg.db")
BiocManager::install("ReactomePA")

接下来我们直接通过实例来看下这个包中一些功能的实现:

代码语言:javascript
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##数据载入
library(ReactomePA)
de <- c("4312","8318","10874","55143","55388","991")
fold=c(1.6,2,4,3,1.9,4,7)
head(de)
代码语言:javascript
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##富集分析
x <-enrichPathway(gene=de,pvalueCutoff=0.05, readable=T)
head(as.data.frame(x))
代码语言:javascript
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##bar图绘制
barplot(x, showCategory=8)
代码语言:javascript
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##气泡图

dotplot(x, showCategory=15)
代码语言:javascript
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##网络图
emapplot(x)
代码语言:javascript
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##基因通路关系图
names(fold)=de
cnetplot(x,categorySize="pvalue", foldChange=fold)
代码语言:javascript
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##多组基因集的气泡图
require(clusterProfiler)
data(gcSample)
res <- compareCluster(gcSample,fun="enrichPathway")
dotplot(res)
代码语言:javascript
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##GSEA plot
data(geneList,package='DOSE')
y <- gsePathway(geneList, nPerm=10000,pvalueCutoff=0.2, pAdjustMethod="BH", verbose=FALSE)
res <- as.data.frame(y)
head(res)
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##绘制网络图
emapplot(y, color="pvalue")
代码语言:javascript
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##单通路的富集结果展示
gseaplot(y, geneSetID ="R-HSA-69242")
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##单通路的网络分析
viewPathway("E2F mediated regulationof DNA replication", readable=TRUE, foldChange=geneList)

至此整个的功能介绍结束,在此需要注意的是可视化的网络图尽量直接生成在文件中,否则可能网络的边不会显示。

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原始发表:2020-08-31,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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