上一篇推文中我們解釋了GO富集分析及可視化（GO富集分析及可視化），除了GO富集分析，我們經(jīng)常在paper中看到KEGG分析，KEGG是什么呢，Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因和基因組百科全書，是系統(tǒng)分析基因功能，聯(lián)系基因組信息和功能信息的知識庫，其中包含有大量的通路圖。

我們今天來介紹如何繪制KEGG的barplot和dotplot。

library(DOSE) library(org.Hs.eg.db) library(clusterProfiler) geneNames <- names(geneList)[1:100] ##數(shù)據(jù)來自DOSE這個包 enrich <- enrichKEGG(gene = geneNames,organism = "hsa",pvalueCutoff = .1,qvalueCutoff = .1)

我們先來看看結(jié)果

> head(enrich)ID Description GeneRatio BgRatio pvalue p.adjust qvalue geneID Count hsa04110 hsa04110 Cell cycle 8/48 124/8081 5.530092e-07 6.470207e-05 5.937572e-05 8318/991/9133/890/983/4085/7272/1111 8 hsa04218 hsa04218 Cellular senescence 7/48 156/8081 3.308115e-05 1.935248e-03 1.775936e-03 2305/4605/9133/890/983/51806/1111 7 hsa04114 hsa04114 Oocyte meiosis 6/48 129/8081 1.043242e-04 4.068644e-03 3.733708e-03 991/9133/983/4085/51806/6790 6 hsa04657 hsa04657 IL-17 signaling pathway 5/48 94/8081 2.206944e-04 5.747656e-03 5.274502e-03 4312/6280/6279/6278/3627 5 hsa04061 hsa04061 Viral protein interaction with cytokine and cytokine receptor 5/48 100/8081 2.947516e-04 5.747656e-03 5.274502e-03 3627/10563/6373/4283/6362 5 hsa04914 hsa04914 Progesterone-mediated oocyte maturation 5/48 100/8081 2.947516e-04 5.747656e-03 5.274502e-03 9133/890/983/4085/6790 5

因為這個包里的數(shù)據(jù)已經(jīng)是ENTREZID所以不需要對基因名稱做轉(zhuǎn)化，如果基因名字不是ENTREZID，需要添加一行轉(zhuǎn)換基因名稱的代碼，把SYMBOL id轉(zhuǎn)化為entrezid，代碼如下：

gene <- mapIds(org.Hs.eg.db, geneNames, 'ENTREZID', 'SYMBOL')

接下來開始圖形的繪制

barplot(enrich,showCategory=30) dotplot(enrich,showCategory=30)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的go kegg_KEGG分析及可视化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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