近幾十年，系統(tǒng)生物學(xué)慢慢走近科研者的視野，主要著眼于研究細(xì)胞信號轉(zhuǎn)導(dǎo)、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和生物系統(tǒng)的組成。多組學(xué)聯(lián)合分析可以由表及里，解析直接原因和根本原因，深入闡釋作用機(jī)理。在多組學(xué)的聯(lián)合應(yīng)用中，最終都要落腳到功能注釋和通路富集分析，其中基于通路富集分析的圖形展示豐富多樣，通過此分析可找到與研究相關(guān)的通路、關(guān)鍵基因/代謝物，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘。

小鹿在往期文章中，向大家推薦過一個代謝組學(xué)分析工具M(jìn)etaboAnalyst網(wǎng)站(詳情請戳實用錦囊：MetaboAnalyst代謝組學(xué)分析工具實操)MetaboAnalyst網(wǎng)站鏈接: https://www.metaboanalyst.ca/ )。MetaboAnalyst網(wǎng)站主要用于數(shù)據(jù)篩選和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理功能、代謝通路富集等功能。

在上期的推文中我們用MetaboAnalyst快速、簡單完成了數(shù)據(jù)篩選和代謝通路富集圖。但拿下圖用MetaboAnalyst畫出來的氣泡圖來看，你看出來了嗎？似乎缺少點什么？

嗨~~發(fā)現(xiàn)了嗎？這張氣泡圖有一個顯而易見的缺點，那就是沒有顯示代謝通路的名稱。那么，有沒有什么方法可以滿足我們看到代謝通路名稱的需求呢？

答案是肯定的，方法也是有的。它來自貝爾實驗室，它最擅長的就是用五彩斑斕的圖給你好看，它是可視化的主宰……數(shù)據(jù)繪圖的先鋒……分析的神器——R語言！

來，先來看看我們將要完成的目標(biāo)——為上面的圖添加上代謝通路名稱！

這張氣泡圖中，左側(cè)是代謝通路的名稱。橫軸則表示richfactor，指富集因子，是用代謝通路富集結(jié)果中的in set除以in background。如果大家用的是MetaboAnalyst的富集結(jié)果表格，可以將這個參數(shù)替換為Impact。

然后我們用氣泡大小來表示, 參與這條通路的差異代謝物數(shù)目，用氣泡顏色來表示該代謝通路的超幾何檢驗p值。

思路我們已經(jīng)有了，接下來就是實際操作的部分了！

首先我們要請出我們?nèi)f能的，無敵的，可視化作圖繞不過去的R語言包：ggplot2！

相信ggplot2的作圖邏輯，大家已經(jīng)熟悉了，它的核心理念就是：將繪圖與數(shù)據(jù)分離，數(shù)據(jù)相關(guān)的繪圖與數(shù)據(jù)無關(guān)的繪圖分離，按圖層作圖，保有命令式作圖的調(diào)整函數(shù)以及將常見的統(tǒng)計變換融入到了繪圖中。

有了氣泡圖的繪圖思路，有了ggplot2的作圖邏輯，那么接下來的事情就是水到渠成啦~~

數(shù)據(jù)處理

根據(jù)我們對氣泡圖的分析，我們用于作圖的數(shù)據(jù)應(yīng)該包含以下幾列:

1.代謝通路名稱(PathwayTerm)；

2.橫軸的Richfactor或是Impact；

3.參與這條通路的差異代謝物數(shù)；

4.代謝通路的超幾何檢驗p值；

最終完成的數(shù)據(jù)應(yīng)該是這樣的:

包的導(dǎo)入和數(shù)據(jù)的讀取

library(ggplot2)

setwd("G:/R")

#這里用的是csv格式的讀入文件,大家可以根據(jù)自己的實際情況替換為其他格式的讀入文件

pathway = read.table("DE.csv",header=T,sep=",")

作圖

#確定使用數(shù)據(jù)及坐標(biāo)軸映射關(guān)系

pp=ggplot(pathway,aes(RichFactor,PathwayTerm))

#正式畫圖并添加size和color的參數(shù)

pbubble=pp+geom_point(aes(size=Number,color=P_value))

#添加顏色的變化

pbubble+scale_colour_gradient(low="green",high="red")

結(jié)束了,畫完了,是不是超級簡單!

運用ggplot2,不僅能讓我們每天都能有新發(fā)現(xiàn)，而且可以讓我們在代碼的運用和變換之間感受無窮樂趣。

可是又有老師會覺得R語言不是我所追求的，我只想快速又簡單的畫出具有代謝通路名稱的代謝圖怎么辦呢？小鹿還有一個好的分析平臺(點擊文末閱讀原文即可訪問)，歐易/鹿明生物云平臺，極速出圖體驗，沒有更快，只有最快~~快來訪問試一試吧！

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END

文章來源于鹿明生物

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的信号通路怎么读_奥利给~~代谢通路富集分析原来还可以这么做？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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