R语言GOplot画弦图展示GO富集分析的结果之如何准备自己的数据

用户7010445

发布于 2021-05-07 10:55:40

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发布于 2021-05-07 10:55:40

我们首先运行帮助文档里的例子看例子里画图用到的数据是什么样子的

查看帮助文档

help(package="GOplot")

运行示例数据获得画弦图的数据

library(GOplot)
circ <- circle_dat(EC$david, EC$genelist)
chord <- chord_dat(circ, EC$genes, EC$process)
head(chord)

image.png

把这个示例数据写出到csv文件里

write.csv(chord,file = "chord_example.csv",quote=F)

image.png

作图的数据是这样的，我们模仿这个数据准备自己的数据

首先将示例数据写出到文件里

library(GOplot)
data(EC)
EC$david
write.table(EC$david,
          file = "GO_enrich_result.tsv",
          quote = F,
          row.names = F,
          sep = "\t")
write.csv(EC$genes,
          file="genes.csv",
          quote=F,
          row.names=F)
write.csv(EC$process,
          file = "process.csv",
          quote = F,
          row.names = F)

稍微手动编辑一下

最终结果假设

我们拿到了GO富集分析的结果，部分结果截图如下

image.png

这个结果我们需要用到的是Term和genes两列

感兴趣的Term,单独一个文件

感兴趣的基因，单独一个文件

image.png

这个地方如何用R语言来实现我暂时还想不出来了，我试着写python脚本吧

首先是将感兴趣的term添加到一个列表里

fprocess = open("process.txt",'r')
process_list = []
for line in fprocess:
    process_list.append(line.strip())
    
print(process_list)

将感兴趣的基因名字添加到列表

fr = open("genes.txt",'r')
genes = []
for line in fr:
    genes.append(line.strip())

将term和基因名对应成字典

fr = open("genes.txt",'r')
genes = []
for line in fr:
    genes.append(line.strip())

最后输出结果文件

fw = open("example.txt",'w')
fw.write("\t")
for process in process_list:
    fw.write("%s\t"%(process))
for gene in genes:
    fw.write("\n%s\t"%(gene))
    for process in process_list:
        if gene in process2gene[process]:
            fw.write("%d\t"%(1))
        else:
            fw.write("%d\t"%(0))
fw.close()

这个输出结果如下

部分

接下来是读入R语言的操作

df<-read.csv("D:/Jupyter/GOplot/example.txt",
             header = T,
             sep="\t",
             row.names = 1,
             check.names = F)


df<-df[,1:7]
df$logFC<-sample(c(-1,1),dim(df)[1],replace = T)
GOChord(as.matrix(df), space = 0.02, gene.order = 'logFC', gene.space = 0.25, gene.size = 5)