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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。
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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。
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。
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。
1、配色确实有那味了,但是没想到内置的颜色不够用,可能通路少一点会好。连续型变量系列:然后我发现,不管添不添加配色,都是和默认的配色保持一致,目前猜测可能是颜色不够导致的。
2、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)。
3、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。
4、r语言怎么查看富集分析的数据 首先利用r语言的install中的packages方法,输入参数【xlsx】即可。此时利用library(xlsx)语句,打开xlsx这个库。此时通过read的xlsx语法就能读取某个文件夹下的Excel文件。
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)。
直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段组成,表示数据分布的情况。 一般用横轴(X轴)表示数据类型,纵轴(Y轴)表示分布(相应值的频数)情况。
R语言绘图系列:标度控制着数据到图形属性的映射,标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西,比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具,比如说坐标轴和图例。总的来说,可以称为引导元素。
利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标,一个国家边界,利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据(其他新添加的图均是如此)。