前面给大家讲解过GO和KEGG富集分析，以及柱形图和气泡图展示富集分析结果。...☞ GO和KEGG富集分析视频讲解 ☞ DAVID进行GO/KEGG富集分析及结果可视化 也给大家介绍了 ☞ circleplot展示GO富集分析结果 ☞ 【实战】circleplot展示GO富集分析结果...—附R代码 ☞ 【R语言】circleplot展示KEGG富集分析结果 上一期我们通过视频给大家讲解了，GO富集分析弦图怎么看。...今天我们来给大家讲解一下，GO富集分析弦图怎么绘制。...绘制这张图的关键，是需要将你的数据整理成这里需要的格式，包括四部分内容。
这周我们继续分享关于数据可视化的教程，今天我们把自己的视线聚焦在富集分析上，一般大家会选择DAVID在线工具或者y叔的神包clusterProfilter来操作，不管你选择哪种富集方式，我们得到的GOterm...注意事项 GOplot包，该包主要是对GO富集结果进行可视化，不能进行富集分析。...下面进入正题，今天我们看看如何用富集分析的结果，进行GO可视化： 1 安装并加载包，关于包的安装，已经讲过多次，直接上代码： ?...2 GO富集分析，这次利用clusterProfiler包进行富集分析，当然你还需要安装该包并加载： ? 3 用内置数据集进行GO富集分析： ?...当然还可以画个热图： ? 结果如下： ? OK，今天的推文就到这，我们分享了如何在基于clusterProfiler下，进行GO富集分析以及利用该GO富集结果进行GOplot可视化。
生信分析中经常会得到一些基因，然后做GO富集分析，达到对基因进行注释和分类的目的。 本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的GO富集分析结果图。...一 载入数据集和R包 利用各种生信工具得到富集分析结果，数据列可能不一致，但关键几列都有。...二 对上述GO结果绘制基础bar图 参照之前ggplot2使用方法，更改geom即可绘制简单的bar图，按照GO_category分组颜色 ggplot(data=data, aes(x=GO_term...三 “细节”调整GO结果bar图 3.1 坐标轴调整策略 #将GO_term设定为factor即可按照顺序输出 GO_term_order=factor(as.integer(rownames(data...好了 ，这样好像比较顺眼了，不管什么软件工具得到的GO富集结果，都可以绘图，然后，，，发文章去吧。。。
这就是常说的GO富集分析或KEGG富集分析，可以做的工具很多，GOEAST是其中一个最好用的在线功能富集分析工具，数据库更新实时，操作简单，并且可以直接用之前介绍的方法绘制DotPlot。...这叫GSEA富集分析，注释信息可以是GO，KEGG，也可以是其它任何符合格式的信息。GSEA富集分析 - 界面操作详细讲述了GSEA分析的原理、可视化操作和结果解读。...具体原理解释见我们在B站的免费视频：易生信转录组高级课程系列节选 GOEAST结果绘制富集分析泡泡图 单个基因集富集结果展示 在去东方，最好用的在线GO富集分析工具一文中介绍了一款高引用、操作简单、...美中不足的是，这个工具不能输出泡泡图。下面我们展示下如何用GOEAST输出的富集结果表格自行筛选条目绘制富集分析泡泡图。...: 富集比，具体见上面基础部分 富集分析泡泡图实际是一种散点图，这个图怎么绘制需要我们先理解这个图每一部分的含义。
# 设置随机数种子，确保结果的可重复性 set.seed(42) # 使用gseGO函数进行基因本体论（GO）的富集分析 # geneList是待分析的基因列表，OrgDb指定了基因的注释数据库，ont...指定了本体论类型（这里是'CC'，即细胞组分） enrich <- gseGO(geneList, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = 'CC') 富集分析网络图 # 设置另一个随机数种子...，用于后续的可视化过程 set.seed(654824) # 创建富集分析的网络图，这里使用enrich@result作为输入数据 enrichmentNetwork(enrich@result) 提取富集分析结果...# 创建基于NES（归一化富集得分）和Size（路径大小）的富集网络图 # colorBy参数指定了节点颜色的依据，nodeSize指定了节点大小的依据，verbose = TRUE表示打印详细信息...@result, colorBy = 'pvalue', colorType = 'pval', pCutoff = -5) 聚类网络图 # 找出富集分析结果中的路径聚类 # cluster参数指定了聚类方法
首先考虑一个问题：clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里？ GO的注释信息来自Bioconductor，提供了19个物种的org类型的GO注释信息，如下表所示。...FCS的代表就是GSEA，即基因集富集分析，优劣亦不谈。clusterProfiler提供了这两种富集分析方法。 1....data[, c(2, 3)] x <- GSEA(gene,TERM2GENE = go2gene,TERM2NAME = go2name) KEGG Pathway富集参考代码： #标准富集分析...= 10) #DAG有向无环图 plotGOgraph(ego) #矩形代表富集到的top10个GO terms, 颜色从黄色过滤到红色，对应p值从大到小。...#igraph布局的DAG goplot(ego) #GO terms关系网络图（通过差异基因关联） emapplot(ego, showCategory = 30) #GO term与差异基因关系网络图
小编前面给大家介绍过 ☞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 ☞GO和KEGG富集分析视频讲解 小编前面也用了好几期的内容来给大家介绍...1.基因富集工具DAVID介绍（一）-基因ID转换 2.基因富集工具DAVID介绍（四）-GO富集分析及柱形图展示 3.零代码GO富集分析—柱形图同时展示BP,MF,CC,KEGG 4.零代码GO富集分析...这种图我们在paper中也经常看到，例如下面这篇新鲜出炉的文章。 这篇文章中的第一张图就是用circleplot来展示GO富集分析的结果。 下面我们来展示一下这张图是如何绘制出来的。...) #绘制circleplot图 GOCircle(circ) dev.off() 打开GO_circle_plot.pdf就可以看到我们绘制的circleplot了 绘制这张图，我们需要准备两个输入文件...GO富集分析结果，通过查看EC$david这个变量，我们来看看数据格式 关于如何做GO富集分析，可以参考下面这些文章 ☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图 ☞ 基因富集工具DAVID介绍（
DAVID目前的工具可以实现以下功能 1.识别富集的生物条目，尤其是GO条目 2.发现功能相关的基因集合 3.聚类冗余的注释条目 4.寻找其他功能相关的但是不在列表中的基因 5.列出互作的蛋白质 此外，...DAVID还可以进行基因ID的转换 DAVID最常用的功能就是进行基因功能富集分析。...富集分析的作用是可以帮助生物学家们了解基因集合的生物学作用。 它的使用方法简单： STEP1 用户将感兴趣的基因集合粘贴到列表框中或者上传基因结合文件，文件的格式为每行一个基因，或基因间用逗号隔开。...提交列表后，根据上传基因选择物种，然后点击select species.就得到要分析的结果了。...比如我们想要查看GO的BP条目富集结果，点开后新的页面如下： ? 点download file可进行下载。
topGO是一个专门用于做GO富集分析的R包，它默认从GO.db中读取GO的分类和结构信息，结合富集分析的结果，它可以画出如下所示的GO有向无环图 ?...除了GO富集结果可视化这一特点，topGO还提供了多种富集分析的统计方法，示意如下 ? 甚至支持自定义统计算法和模型，当然，常规情况下我们使用经典的费舍尔精确检验就可以了。...的分类，GO的3大类别BP, CC, MF之间是独立，所以GO其实分为3个子数据库，做富集分析时，不同类别分开做。...) 构建好topGOdata类型的对象后，可以直接进行富集分析，代码如下 # 运行富集分析 result <- runTest( sampleGOdata, algorithm = "classic",...cytoskeleton organization 1199 34 20.35 0.00226 构建富集GO的有向无环图有两种方式
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。...进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。...go2name) # GSEA富集分析 x <- GSEA( gene, TERM2GENE = go2gene, TERM2NAME = go2name) 对于GO富集分析的结果，clusterProfiler...GO有向无环图 调用topGO来实现GO有向无环图的绘制，代码如下 plotGOgraph(ego) 生成的图片如下 ?...4. goplot 和plotGOgraph展示的信息一样，都是GO有向无环图，只不过采用了igraph中的布局方式，用法如下 goplot(ego) 生成的图片如下 ? 5.
昨天有读者在公众号留言问下面这个热图如何画 image.png 这个图的实现办法有很多，今天的推文介绍一下使用R语言的ggplot2实现上图的代码。...首先是构造示例数据 构造两份数据 一份是最左侧的分组颜色条 一份是右侧展示数值的热图 构造数据用到的代码 x<-seq(0,1,by=0.001) set.seed(1234) x1<-sample(x...df1<-read.csv("GO_qvalue.csv",header = T,row.names = 1) df1$GO_term<-rownames(df1) df1.1<-reshape2::...melt(df1,var.id="<em>GO</em>_term") head(df1.1) df1.1$GO_term<-factor(df1.1$GO_term, levels...#00ba38","#f8766d")) library(aplot) p1%>% insert_left(p2,0.1) 最终的结果如下 image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本
多个基因集富集结果展示 通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。...如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。 有了这个多组基因富集后整合起来的数据，就可以用BIC绘图了。数据粘贴就不展示了，直接看参数选择。...每一列是一组基因的富集结果。三组共有的富集在最上面，2组共有的富集在中间，每组特有的富集在底部。每个点的大小代表用于分析的基因集中匹配到该通路的基因数目，颜色代表富集程度。...这些条目按其log_odds_ratio的值排序后展示，log_odds_ratio高的条目在Y轴上方展示；每个点的大小代表用于分析的基因集中匹配到该通路的基因数目，颜色代表富集程度。...但是这个图出现了一个问题，图例显示不全。最简单的解决办法就是把图的宽度和高度调大。 结果就正常了，可以下载PDF版、PPT版（如果选了参数）和对应的R代码
写在前面： 1某些富集代码 |关于GSEA|某些主流富集分析工具 ---- 两类富集分析 A：差异基因富集分析（不需要表达值，只需要gene name） B: 基因集(gene set...)富集分析（不管有无差异，需要全部genes表达值） ---- A：差异基因富集分析（不需要表达值，只需要gene name） ---- -----------富集什么----------- 最常用的基因注释工具是...GO和KEGG注释，这基本上是差异基因分析一定做的两件事。...另外一个就是它内置的热图功能。高级版我没用过，但是知道可以导出一些数据等。...的gene个数 p：表示差异表达gene富集到这个GO term上的可信程度 当p<0.05或0.01，则认为差异表达gene显著到这个GO term上（自己定义p值） 意义：提供的信息更集中，更有意义
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。...这就是常说的GO富集分析或KEGG富集分析，可以做的工具很多，GOEAST是其中一个最好用的在线功能富集分析工具，数据库更新实时，操作简单，并且可以直接用之前介绍的方法绘制DotPlot。...这叫GSEA富集分析，注释信息可以是GO，KEGG，也可以是其它任何符合格式的信息。GSEA富集分析 - 界面操作详细讲述了GSEA分析的原理、可视化操作和结果解读。...（DotPlot） dotplot(result, showCategory = 10) 绘制网络图 (边的宽度代表两个富集的Term共有的基因数目，点大小代表条目内基因数目多少，颜色代表P-value...0.02816364 # 绘制GSEA图 gseaplot(gsecc, geneSetID="GO:0000779") 自定义数据集分析 如果想用clusterProfiler的函数对自己注释的数据进行功能富集分析或
(使用bedtools进行gwas基因注释) 这一次，介绍一下如何根据注释的基因，进行富集分析，主要是看一下GWAS定位的基因有没有某一个趋势，也算是一种验证的方法。...,"go_BP.xlsx") dotplot(go_BP,color="pvalue") ggsave("go_BP_dotplot.pdf",width=12,height=6) 其它类型的图：...## 其它类型的图： barplot(go_BP) heatplot(go_BP) 6....KEGG富集分析 把基因型的ID后面加上“-01”，并且把g变为t rap_id <- paste0(geneid, "-01") rap_id <- gsub("g","t",rap_id) head...(rap_id) 富集分析： geneid = read.csv("a1.txt",header = F)$V1 rap_id <- paste0(geneid, "-01") rap_id <-
我们前面介绍了TCGA数据库的各种数据下载与整理，获得的表达矩阵可以绘制热图，可以进差异分析，生存分析。还有就是利用FunRich工具进行富集分析。在文章:为什么选择GSEA分析？...和KEGG和GO分析有什么区别？.../msigdb 本地的KEGG分析参考文章：KEGG数据库使用及通路分析教程,GO参考文章：FunRich数据库：一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具，当然该工具不止可以进行富集分析...我们在前面文章:为什么选择GSEA分析？和KEGG和GO分析有什么区别？中就介绍了这些数据集，当然，这个数据集我们可以自己准备，多数情况下，我们是选择数据库给我们定义好的数据集，所以直接用就好了。...在未校正的p<0.01下，有14个基因集富集显著，在未校正的p<0.05下，有21个基因集富集显著；富集结果浏览，可点击Snapshot展示了ES绝对值最大的20个基因集的图。
通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过，这次介绍下富集分析泡泡图, 其展示的信息是最为全面的，也是比较抓人眼球的。...做基因功能富集分析、KEGG富集分析、GSEA分析首选clusterProfiler，Y叔的良心之作，数据集更新及时，结果准确，自带语义分析合并相似条目、出图漂亮。...但有时出来的结果还需要进行一些筛选处理然后重新绘图，本文介绍如何根据clusterProfiler的输出结果绘制富集分析图。...一步绘制富集分析图 假设有这么一个富集分析结果矩阵 (文件名为GOenrichement.xls) 存储了EHBIO样品和Baodian样品中各自上调的基因富集的通路。...单样品分开绘制 示例矩阵中包含两个样品上调基因的富集通路，现在先取出一个样品绘制。
github.com/sk-sahu/sig-bio-shiny 基本功能是用户输入 gene id pvalue qvalue 然后分别把 BP CC MF 以表格输出， 汇总结果下载（压缩文件） go...富集结果的dotplot 代码 代码中 cc和mf结果表格输出的逻辑没有写，和bp是完全一样的 library(shiny) ui<-navbarPage("Pomegranate",...<-enrichGO_res@result go_bp<-go_enricher_res[go_enricher_res$ONTOLOGY == "BP",] output$table_go_bp...<-DT::renderDataTable({ go_bp }) incProgress(3/7,detail="plot") output$dot_plot_go...') write.table(go_enricher_res,file="go_results.tsv",sep="\t",row.names = F) zip(
今天给大家复现一篇高分文章中对单细胞功能富集结果进行展示的条形图，此图无论是配色还是美观程度都还可以！ 文章原图如下： 颜值是不是还可以！...首先拿到单细胞不同亚群的功能富集结果，此次，我们使用SeuratData包中的pbmcsca。...差异分析 使用FindAllMarkers函数对每个亚群进行差异分析，参数使用默认参数，如果自己做其他项目可以调整一些参数 rm(list=ls()) library(Seurat) library(SeuratData...Cytotoxic T cell ARL4C C12orf75 0 Inf 0.351 0.112 0 Cytotoxic T cell C12orf75 功能富集...使用clusterProfiler进行KEGG Pathway通路富集分析，KEGG通路中基因为基因 ENTREZID，需要进行转换；当然如果是GO，直接设置keytype类型就可以了。
一、GSEA 简介 Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献...其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是 GO 注释、MsigDB 的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，...https://software.broadinstitute.org/cancer/software/gsea/wiki/index.php/Data_formats 之前的推文也有介绍，详细参考： 富集分析...0.05, verbose = F, eps=0) #查看结果 gsea.out.df <- egmt@result View(head(gsea.out.df)) gsea.out.df$ID #绘制...GSEA图 library(enrichplot) options(repr.plot.width=6,repr.plot.height=4) gseaplot2(egmt, geneSetID = "
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