KEGG富集分析柱状图
结果图展示
该条形图展示的是富集在每个Term的基因数目。Term可以是GO或者通路名称等等。FDR是矫正后的pֵ值。
输入数据
该输入数据的每一行显示的是一个Term（GO或通路）中富集到的基因数目、比例、P值。每一行的数据用制表符“\t”分隔。
input.txt代码
# 需要三列信息
# Term：GO或者通路名称
# Count：富集在每个term的基因数目
# FDR：矫正后的p
library(ggplot2) # 引用包
setwd("") # 设置工作目录
rt <- read.table("input.txt", header = T, sep = "\t", check.names = F) # 读取文件
# 按FDR排序
labels <- rt[order(rt$FDR, decreasing = T), "Term"] # 将Term按FDR排序
rt$Term = factor(rt$Term, levels = labels) # 将Term设为因子
# 绘制
p <- ggplot(data = rt) +
geom_bar(aes(x = Term, y = Count, fill = FDR), stat = "identity") + # 用原始数据绘制初始条形图
coord_flip() + # 翻转坐标系
scale_fill_gradient(low = "red", high = "blue") + # 添加双色渐变色阶
xlab("Term") + # 设置x轴标签
ylab("Gene count") + # 设置y轴标签
theme(axis.text.x = element_text(color = "black", size = 10), # 设置x轴文本颜色及字体大小
axis.text.y = element_text(color = "black", size = 10)) + # 设置y轴文本颜色及字体大小
scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) + # y轴（Gene count）连续数据位置标度
scale_x_discrete(expand = c(0,0)) + # x轴(Term)离散数据的位置尺度
theme_bw() # 设置全局主题
ggsave("barplot.pdf", width = 7, height = 5) #保存图片