|
导读
使用clusterprofiler R包做完富集分析后,可以使用cnetplot绘制一个cnet图,默认是top5的条目作图。本文展示了如何使用微生信平台绘制自定义条目的cnet网络图。
clusterProfiler 是一个在生物信息学领域广泛使用的R包,它提供了多种功能来分析和可视化基因集的功能特性。其中,cnetplot 是 enrichplot 包中的一个函数,用于可视化基因和富集项(如GO术语或KEGG通路)之间的网络关系
整张图以圆形的形式展示。圆周左侧和下方的渐变颜色点表示基因,颜色越红表示倍数变化越大;右上方土黄色的点表示通路名。每个通路名通过不同颜色的弧线与基因相连,表示这些基因属于这个通路。土黄色点的大小与通路包含的基因个数成正比,点越大,表示包含的基因越多。
1, 打开绘图页面
https://www.bioinformatics.com.cn/plot_clusterprofiler_go_kegg_enrichment_analysis_cnetplot_232
2,示例数据
点击图片上方的示例数据,下载,解压。
示例数据包括很多文件,以pathway为例,绘图会用到两个文件:
1)存储富集结果的excel文件pathway.sig.xlsx;
用到的是B列的Description,即通路的term描述信息
2)存储所有富集结果数据,基因的倍数的KEGG.RData文件。
后台的处理逻辑是根据excel中B列所挑选的感兴趣通路,从rdata中调取相关数据,然后绘图。
3,示例数据
1) 上传KEGG.RData。请勿修改文件名。
2) 拷贝粘贴excel中B列感兴趣term名字到输入框中。大小写敏感,请直接拷贝粘贴。
4,参数选择
图片大小:图片宽度,图片高度
点的大小:term最小点大小,也就是基因数最少的term点的大小,其他点同比例放大。基因点大小:都是一样的
字体大小:term字体大小,基因字体大小,图例标题和图例字体大小
基因颜色:若使用带gene log2fc的数据进行的富集分析,则基因的颜色随log2fc变化,变化小的是蓝色,变化大的是红色。若仅使用gene进行的富集分析,则基因点统一为灰色
是否圆形:布局样式。圆形还是非圆形。
布局:不同的点布局方法。常见的有:
star - 星形布局,节点以星形模式排列
circle - 圆形布局,节点以圆形排列
gem - 宝石布局,节点以宝石形状排列
graphopt - 一种优化的图形布局算法
grid - 网格布局,节点以网格形式排列
mds - 多维尺度分析布局,一种基于距离的布局方法
randomly - 随机布局,节点位置随机分布
fr - 强制布局,一种基于物理模型的布局方法,常用于绘制力导向图
kk - Kamada-Kawai布局算法,一种用于绘制图形的算法,它试图最小化节点之间的距离
字体:Times New Roman和Arial字体
5,提交出图
选择好参数后,点击“提交”按钮,约10s后,会在页面上呈现感兴趣通路的cnet网络图预览。我们提供了pdf,svg两种矢量图,png,tiff两种标量图供大家下载使用。其中矢量图可以使用acrobat illustrator进行编辑、组图等。
每张图表都是生物医学研究的见证者,它们不只是简单的数据图表,更是科学发现的生动记录。
该图展示了感兴趣的6条通路及其相关基因的富集结果。若文字遮挡,截断,可以通过AI进行调整。同时也可以使用其他布局。
注意:此图不适合展示大量结果,否则密密麻麻看不清楚。
微生信助力高分文章,用户198000,谷歌学术3600
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-12-25 22:22
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社