用R语言做GO分析图 r语言go富集分析

[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle

查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理

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观察结论：

观察自己的两个数据表：

table.legend 设置为T时会显示表格

本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包

R语言可视化之ggplot2——KEGG通路富集分析

之前分享了如何用ggplot2可视化GO分析的结果。既然做了GO，当然少不了KEGG了。

同样的，我们从 DAVID 获取KEGG pathway的结果。

对于KEGG，我比较喜欢做气泡图，这样用两种形式的图结合在一起，效果更丰富更好看一点。

生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

ggsurvplot(

fit, #生存分析结果

data = NULL, # a dataset used to fit survival curves

fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

color = NULL, #曲线颜色

palette = NULL, #颜色调色板，可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".

linetype = 1, #线条形状，可以用数值型向量1，2表示，也可以用字符串向量c("solid", "dashed").

conf.int = FALSE, #是否画出置信区间

pval = FALSE, #是否显示P值

pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本，前提是pval = TRUE

test.for.trend = FALSE, #默认是F，如果TURE，返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说，至少对一个群体来说。 只有组数为 2时，才能进行趋势测试。

surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线，允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.

risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比；参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示

cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.

cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.

tables.height = 0.25, #设置table得高度，取值范围0-1

group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度=2

facet.by = NULL, #一个字符向量，包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。

add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE，则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。

combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.

ggtheme = theme_survminer(), #主题名称

tables.theme = ggtheme, #主题名称，默认是theme_survminer.

... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数，如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分

)

R语言：clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：

org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型

keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型

columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致

select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.

函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：

举例：

R语言ggtree画圆形的树状图展示聚类分析的结果

那么圆形的树状图如何实现呢？我查找了一下相关资料。

R语言包 dendextend 这个包可以实现，利用 help(package="dendextend") 查看帮助文档，能够看到其中的一个小例子

但是这个后期美化起来好像不太方便。

还找到了一个参考链接是

介绍的也是 dendextend 这个包的用法。

这个时候再运行上面提到的例子就可以直接得到结果

把树的形状改为圆形，添加样本的名称

鸢尾花数据集是150个样本，用圆形的图看下效果

最终的结果是

这里关于最外圈文本位置的调整，我还的再仔细看看，这里出图后位置不太合适，我是手动调整的！

【R语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题

前面我给大家详细介绍过

☞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

☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图

☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化

也用视频给大家介绍过

☞ GO和KEGG富集分析视频讲解

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。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。

dotplot这个函数，多了个 label_format 参数

我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，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。

关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文

GO和KEGG富集分析视频讲解

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