KEGG Pathway分析是文献中几乎必备的一项功能分析。在pathway富集分析中，我们一般关注的是输入基因富集到哪些通路，但是殊不知，这些通路还可以进行分类汇总。

在KEGG官网（https://www.kegg.jp/kegg/pathway.html）中，将通路分成了7类：

1. Metabolism  （代谢）
2. Genetic Information Processing （遗传信息处理）
3. Environmental Information Processing （环境信息处理）
4. Cellular Processes （细胞过程）
5. Organismal Systems （生物系统）
6. Human Diseases （人类疾病）
7. Drug Development （药物开发）

每一类又包含若干个子类，每个子类包含了若干个pathway。因此与gene ontology类似，我们可以根据上面的6类（一般不包括最后一个“药物开发”）将pathway分类汇总，做出一个分类汇总图，这样可以在更上一层级研究pathway。主要应用于特殊物种的denovo测序注释，也可以应用于我们常规的pathway富集分析。

页面列出了几百个通路的所属关系，手工查询耗时耗力。微生信平台根据这些所属关系，开发了一个pathway分类在线绘图页面。我们来看看吧！

Pathway分类汇总例图

让我们一步一步来看这个图的做法！

1，打开绘图页面链接

http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_pathway_enrichment_categorical_bar_plot_124

Pathway富集结果分类图页面

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2，整理输入数据，并粘贴

我们以clusterprofiler结果为例，获得的kegg富集结果如下：

Pathway富集结果

我们将标黄的两贴单独拎出来，粘贴到页面输入框中

粘贴数据

3，选择参数，提交

参数主要包括字体大小和颜色，可以选择每一个大类的颜色。

参数和颜色

4，调整及出图

提交后约3s钟，会在右侧出图。

结果图片

可以看出，我们这个数据集中有两个通路的名字跟官网的不一样，要自己搜索，并修改数据，重新提交。

例如，经过查询，我们把

Chagas disease (American trypanosomiasis) 改成 Chagas disease

Cell adhesion molecules (CAMs) 改成Cell adhesion molecules

然后重新提交，即可出来最终的图。并且我们提供了4种格式图片供下载，包括两种矢量图（SVG和PDF）和两种标量图（PNG和tiff）。其中矢量图可以使用AI或者inkscape根据自己的喜欢进行编辑调整。

是不是很简单方便呢？赶紧来试试吧！

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