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GO分析在科研中十分常見(jiàn)，簡(jiǎn)單的表格或者柱狀圖已經(jīng)很難滿足大家的需求，今天小編介紹一個(gè)專注于可視化的R包--GOplot。 ###########安裝
#install.packages('GOplot')
#install_github('wencke/wencke.')
###########加載
library(GOplot)
data(EC)
head(EC$david)###DAVID富集分析結(jié)果
head(EC$genelist)###差異分析結(jié)果
###大家也可以根據(jù)上面的格式將自己的文件讀入
circ <- circle_dat(EC$david, EC$genelist)#創(chuàng)建繪圖對(duì)象
head(circ)
其中，category代表GO term category
count代表該GO term中的基因數(shù)量genes代表GO term中相關(guān)的基因名logFC代表相關(guān)基因差異表達(dá)分析中的logFC值
其中up，down，count，分別代表在相關(guān)GO term中上調(diào)，下調(diào)，總計(jì)的基因數(shù)
準(zhǔn)備好上面的數(shù)據(jù)，就可以開(kāi)始繪制各種GO富集分析圖啦~GOBar(circ, display = 'multiple',
title = 'Z-score coloured barplot', ##設(shè)置標(biāo)題
zsc.col = c('firebrick3', 'white', 'royalblue3')##設(shè)置顏色
)
GOBar(subset(circ, category == 'BP'))##僅展示部分GO
GOBubble(circ, title='GOBubble plot',##設(shè)置標(biāo)題
labels = 5,##-log(adj p-value)>5
ID = TRUE,##TRUE顯示符合標(biāo)準(zhǔn)的GO term ID，F(xiàn)ALSE顯示GO term name
table.legend = TRUE, table.col = TRUE, ##右側(cè)表格設(shè)置
bg.col = FALSE#背景顏色設(shè)置
)
GOBubble(circ, title = 'GOBubble plot', labels = 3,
colour = c('orange', 'darkred', 'gold'), ##顏色設(shè)置
display = 'multiple',##根據(jù)類別對(duì)圖像進(jìn)行分面處理
bg.col = TRUE#背景顏色設(shè)置
)
GOCircle(circ,
rad1=2, rad2=3,##內(nèi)徑、外徑設(shè)置
zsc.col=c('firebrick3', 'white', 'royalblue3'),#z-score顏色設(shè)置
lfc.col=c('firebrick3', 'royalblue3'),##上調(diào)下調(diào)顏色設(shè)置
label.size=5,label.fontface='bold',##字體大小格式設(shè)置
table.legend=TRUE##右側(cè)表格設(shè)置
)
$ GOCircle(circ, nsub = 5)###選擇GO term 進(jìn)行展示(即選取前n行展示)
$ IDs <- c('GO:0007507', 'GO:0001568', 'GO:0001944', 'GO:0048729', 'GO:0048514', 'GO:0005886', 'GO:0008092', 'GO:0008047')
GOCircle(circ, nsub = IDs)##用戶自定義選擇GO term 進(jìn)行展示
head(EC$genes)
head(EC$process)
chord <- chord_dat(data = circ, genes = EC$genes)#生成帶有選定基因列表的矩陣
chord <- chord_dat(data = circ, process = EC$process)#生成帶有選定GO term列表的矩陣
chord <- chord_dat(data=circ, genes=EC$genes, process=EC$process)#構(gòu)建數(shù)據(jù)
head(chord)
GOChord(chord, title='GOChord plot',#標(biāo)題設(shè)置
space = 0.02, #GO term處間隔大小設(shè)置
limit = c(3, 5),#第一個(gè)數(shù)值為至少分配給一個(gè)基因的Goterm數(shù)，第二個(gè)數(shù)值為至少分配給一個(gè)GOterm的基因數(shù)
gene.order = 'logFC', gene.space = 0.25, gene.size = 5,#基因排序，間隔，名字大小設(shè)置
lfc.col=c('firebrick3', 'white','royalblue3'),##上調(diào)下調(diào)顏色設(shè)置
#ribbon.col=colorRampPalette(c('blue', 'red'))(length(EC$process)),#GO term 顏色設(shè)置
ribbon.col=brewer.pal(length(EC$process), 'Set3'),#GO term 顏色設(shè)置
)
GOHeat(chord[,-ncol(chord)], ##去除最后一列l(wèi)ogFC
nlfc = 0,#定義logFC列的數(shù)量(默認(rèn)值為0)
)
GOHeat(chord,
nlfc = 1,
fill.col = c('firebrick3', 'white','royalblue3')#顏色設(shè)置
)
GOCluster(data=circ, process=EC$process,#選擇GO term
metric='euclidean',#選擇距離度量方法
clust='average', #選擇聚類方法
clust.by = 'term',#指定是否應(yīng)該對(duì)基因表達(dá)模式或功能類別進(jìn)行聚類。term(default) or logFC
term.width = 2,term.col=brewer.pal(length(EC$process), 'Set3'),#GO term 寬度,顏色設(shè)置
nlfc=FALSE, lfc.col=c('firebrick3', 'white','royalblue3')#是否包含多個(gè)logFC列,顏色設(shè)置
)
figure-7 GOVenn（max 3sets）l1 <- subset(circ, term == 'heart development', c(genes,logFC))
l2 <- subset(circ, term == 'plasma membrane', c(genes,logFC))
l3 <- subset(circ, term == 'tissue morphogenesis', c(genes,logFC))
GOVenn(l1,l2,l3,
lfc.col=c('firebrick3', 'white','royalblue3'),#logFC顏色設(shè)置
circle.col=brewer.pal(3, 'Dark2'),#Venn顏色設(shè)置
label = c('heart development', 'plasma membrane', 'tissue morphogenesis')#標(biāo)簽設(shè)置
)
可共參選的樣式還是很多的，大家可以嘗試起來(lái)嘍~參考網(wǎng)址：https://wencke./
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