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Pathway富集结果常用气泡图来显示,其基本代码如下:
案例数据:
> dat ko_id Kegg_pathway Rich_factor Pvalue DEGs 1 ko00195 Photosynthesis 3.543363 1.000000e-15 5 2 ko00196 Photosynthesis - antenna proteins 5.575221 1.500000e-10 6 3 ko03008 Ribosome biogenesis in eukaryotes 2.464696 4.920000e-06 7 4 ko00710 Carbon fixation in photosynthetic organisms 2.567654 4.510000e-05 9 5 ko01200 Carbon metabolism 1.738592 7.350000e-05 11 6 ko03030 DNA replication 2.453097 1.772599e-03 14 7 ko00030 Pentose phosphate pathway 2.397575 1.772599e-03 12 8 ko00860 Porphyrin and chlorophyll metabolism 2.574238 1.772599e-03 14 9 ko00062 Fatty acid elongation 2.857551 2.316650e-03 18 10 ko00630 Glyoxylate and dicarboxylate metabolism 2.129425 5.299956e-03 19 11 ko00230 Purine metabolism 1.671398 5.299956e-03 4
绘图常利用geom_point几何对象函数实现气泡图绘制过程,同时实现坐标轴翻转
注意显著性大小-log10(Pvalue)映射到的点颜色上、差异基因数映射到点大小上。
kegg_point=ggplot(dat,aes(x=Kegg_pathway,y=Rich_factor))+ geom_point(aes(color=-log10(Pvalue),size=DEGs),alpha=0.8)+ coord_flip()+ scale_color_gradient(low = "green",high = "red") kegg_point
不过需要注意的是在部分情况下,对应的DEGs数量较小,自动匹配的点的大小较小,在图片上难以显示明显,可以利用scale_size_continuous(range)参数控制,
譬如:
kegg_point=kegg_point+scale_size_continuous(range=c(4,10)) kegg_point
size对应的range参数可以有效控制点大小的范围。
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