if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("enrichplot")library(enrichplot);browseVignettes("enrichplot")library(DOSE)library(dplyr)library(clusterProfiler)##输入基因集合DEG##及每个基因的倍数变换值fcedo <- enrichDGN(DEG)#entrez gene ID#除了DisGeNET,包括GO、KEGG、DO、wikiPathways、MSigDb
enrichGO(DEG,'org.Hs.eg.db') %>% goplot()#这里我只富集到一个GO term,报错了。
条形图、泡泡图是最常用的富集可视化方法，用条形高度、点大小和颜色来描述富集分数(例如p值)和基因数或比例。
barplot(edo, showCategory=50)dotplot(edo, showCategory=50)
setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% cnetplot(,showCategory = 20,#展示富集条目数量，默认5foldChange = fc,#倍数值colorEdge = TRUE,categorySize='pvalue',# 中心点大小， or 'geneNum'circular = TRUE,#圆形排列node_label = "all")
构建网络，其边连接重叠的基因集。这样一来，有重叠的基因集聚在一起，便于识别功能模块。
emapplot(edo,showCategory = 30,color = "p.adjust",#设置颜色，也可以用pvalue, qvaluelayout = "sphere",##布局pie_scale = 1,#点大小line_scale = 1#线条粗细)
setReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% heatplot(,foldChange=fc)
根据PubMed Central的查询结果绘制出版物数量/比例趋势图。
pmcplot(edo$Description[1:5], 2015:2020)
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("enrichplot")library(enrichplot);library(DOSE);library(dplyr);library(clusterProfiler)##输入基因集合DEG及每个基因的倍数变换值fcedo <- enrichDGN(DEG)#golpotenrichGO(DEG,'org.Hs.eg.db') %>% goplot()#barplotbarplot(edo, showCategory=50)#dotplotdotplot(edo, showCategory=50)#cnetplotsetReadable(edo, 'org.Hs.eg.db', 'ENTREZID') %>% cnetplot(,showCategory = 20,foldChange = fc,colorEdge = TRUE,categorySize='pvalue',circular = TRUE,node_label = "all")#emapplotemapplot(edo,showCategory = 30,color = "p.adjust",layout = "sphere",pie_scale = 1,line_scale = 1)#heatplotsetReadable(edo,'org.Hs.eg.db') %>% heatplot(,foldChange=fc)#pmcplotpmcplot(edo$Description[1:5], 2015:2020)
