enrichplot—简而美的富集结果可视化！
导语
GUIDE ╲
enrichplot实现了多种可视化方法来解释富集结果。支持从DOSE (Yu et al. 2015)、clusterProfiler (Yu et al. 2012)、ReactomePA (Yu and He 2016)和meshes获得的富集结果进行可视化。同时支持过表达分析(ORA)和基因集富集分析(GSEA)。今天我们来展示enrichplot神奇的绘图功能。
准备工作
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("enrichplot")
library(enrichplot);browseVignettes("enrichplot")
library(DOSE)
library(dplyr)
library(clusterProfiler)
##输入基因集合DEG
##及每个基因的倍数变换值fc
edo <- enrichDGN(DEG)
#entrez gene ID
#除了DisGeNET,包括GO、KEGG、DO、wikiPathways、MSigDb
绘图函数
01
goplot()
还记得%>%这个管道符吗?
enrichGO(DEG,'org.Hs.eg.db') %>% goplot()
#这里我只富集到一个GO term,报错了。
02
barplot() & dotplot()
条形图、泡泡图是最常用的富集可视化方法，用条形高度、点大小和颜色来描述富集分数(例如p值)和基因数或比例。
barplot(edo, showCategory=50)
dotplot(edo, showCategory=50)
03
cnetplot()
直观展示通路和基因的联系。
setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% cnetplot(,
showCategory = 20,#展示富集条目数量，默认5
foldChange = fc,#倍数值
colorEdge = TRUE,
categorySize='pvalue',# 中心点大小， or 'geneNum'
circular = TRUE,#圆形排列
node_label = "all"
)
这里有个坑，但我不说，大家自己动手画图试试吧。感谢Erqiang Hu（enrichplot，DOSE作者之一）伸出援手。
04
emapplot()
构建网络，其边连接重叠的基因集。这样一来，有重叠的基因集聚在一起，便于识别功能模块。
emapplot(
edo,
showCategory = 30,
color = "p.adjust",#设置颜色，也可以用pvalue, qvalue
layout = "sphere",##布局
pie_scale = 1,#点大小
line_scale = 1#线条粗细
)
05
heatplot()
类似于cnetplot，展示为一个热图。适用于基因多，heatplot可以简化结果，更容易识别表达模式。
setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% heatplot(,foldChange=fc)
06
pmcplot()
根据PubMed Central的查询结果绘制出版物数量/比例趋势图。
pmcplot(edo$Description[1:5], 2015:2020)
小编总结
只用一行代码也能画出美观又有创意的富集分析图形，快去试试吧~
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("enrichplot")
library(enrichplot);library(DOSE);library(dplyr);library(clusterProfiler)
##输入基因集合DEG及每个基因的倍数变换值fc
edo <- enrichDGN(DEG)
#golpot
enrichGO(DEG,'org.Hs.eg.db') %>% goplot()
#barplot
barplot(edo, showCategory=50)
#dotplot
dotplot(edo, showCategory=50)
#cnetplot
setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% cnetplot(,showCategory = 20,foldChange = fc,colorEdge = TRUE,categorySize='pvalue',circular = TRUE,node_label = "all")
#emapplot
emapplot(edo,showCategory = 30,color = "p.adjust",layout = "sphere",pie_scale = 1,line_scale = 1)
#heatplot
setReadable(edo,'org.Hs.eg.db') %>% heatplot(,foldChange=fc)
#pmcplot
pmcplot(edo$Description[1:5], 2015:2020)本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。
原始发表：2020-07-24，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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