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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。
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但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。
单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ,但最近用到了GO分析,就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好,数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本,没办法区分HC和病例组。
1、用#表示。据查csdn博客网,一般编程语言的注释分为单行注释与多行注释,但是R语言只支持单行注释,注释符号为#。
2、R语言中小数点是组成变量名的普通符号。但它有另一个功能 是S3对象的函数多态。 例如 你输入as.numeric 按下tab键会发现很多以as.numeric.开始的函数 as.numeric() 函数根据 参数类型不同自动调用的函数。
3、4 特殊符号 有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号,还有一些公式等。这里需要用到函数expression(...),...是要输入的表达式。 可以通过help(plotmath)以获得更多表达式的细节和示例。
4、两个需要放在一起的符号可以用星号代替连接起来,如果表达式中有文字排版的话,可以用那种函数将其连接起来,两种字体加粗倾斜。
5、R语言初学指南可在脚本中加入注释。在脚本中,任何以“#”(sharp/numbersymbol)开头的命令行都会被R忽略。同样,若“#”出现在某行的中间,则该行中“#”后面的语句都会被忽略。
1、3 GO富集分析 加载了注释库之后,读取基因列表文件,并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件,并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。
2、前景基因:指的是我们所要进行富集的基因,一般是基因的ID 背景基因:指的是前景基因在某个基因集合进行富集,这个基因集合就是背景基因 描述信息:每个GO的Term的属性,或者是每个KO号或者map号的属性。
3、安装clusterProfiler:对于没有转换的gene ID,clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID:可以看到,这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
4、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。
5、scale_y_discrete则调节label过长的情况,让图片看起来 更美观。3)检查结果,可见geneID展示为gene symbol。(1)在enrichGO函数中,设置readable = TRUE;(2)用setReadable函数,对GO或者KEGG结果进行转化即可。
6、例如,讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中,以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调,进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。