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R语言绘制KEGG富集分析气泡图

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。

最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

散点图是 KEGG 富集分析结果的图形化展示方式。在此图中，KEGG 富集程度通过 rich factor， qvalue 和富集到此通路上的基因个数来衡量。

通过注释得到的peak相关基因可以使用goseq、topGO等R包进行GO富集分析，用kobas进行kegg富集分析，也可以使用DAVID在线工具来完成富集分析。可以通过挑选感兴趣的GO term或pathway进一步筛选候选基因。

火山图可反映总体基因的表达情况，横坐标代表log2（Fold Change），纵坐标表示-log10（P值），每个点代表一个基因，颜色用以区分基因是否差异表达，图中橙色的点代表差异表达基因，蓝色的点代表没有差异表达的基因。

X轴代表log2(FC)；Y轴代表-log10(q value)，灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。X轴的取值可以是FC，也可以是log2处理后的值。

火山图是用来展示差异表达的基因或者物种，其常常出现RNA-seq，amplicon-seq分析的结果中。其主要根据差异分析结果的p值和Fold change值进行展示结果。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

根据基因表达值进行样本间的PCA分析，确定样本在PCA图中的位置，R语言中能够执行PCA分析的方法有很多，不过它们的算法都是统一的，随便使用任何一个R包就可以上一步获得了PCA分析结果，并观察到明显的组间差异。

1、3 GO富集分析加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、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。

4、安装clusterProfiler：对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。

5、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

6、例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

1、GO分析有三个过程，GO_CC细胞组分，GO_BP生物过程， GO_MP分析功能，首先转换成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函数。

2、很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些表达显著改变的基因参与了疾病或免疫相关的生物学过程、信号通路等，基因表达水平的失调与疾病肯定密不可分。

3、进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。

4、GO分析根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。

5、调查是科学探究常用的方法之一，是了解生物种类、生存环境和外部形态等常用的研究方法。调查法一般是在自然的过程中进行的，通过访问、座谈、问卷、测验和查阅书面材料等方式去搜集反映研究对象的材料。

6、GO分为分子功能（Molecular Function)(MF)、生物过程（Biological Process）(BP)、和细胞组成（Cellular Component）(CC)三个部分。

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