2025-06-03
在單(dan)細胞轉(zhuan)錄組測序基(ji)因(yin)功能(neng)研究的(de)進(jin)程中，GO\KEGG富集(ji)(ji)(ji)分(fen)析以其系統性和深度解析能(neng)力，成(cheng)為科研人(ren)員挖(wa)掘基(ji)因(yin)功能(neng)奧秘的(de)核心工具。為了更直(zhi)觀地呈現(xian)(xian)基(ji)因(yin)在不同通路(lu)的(de)富集(ji)(ji)(ji)特性，我們利用(yong)如下的(de) GO 富集(ji)(ji)(ji)通路(lu)圖(tu)為例，精(jing)妙(miao)呈現(xian)(xian)基(ji)因(yin)在各類(lei)生(sheng)物通路(lu)中的(de)分(fen)布與富集(ji)(ji)(ji)態勢(shi)，為探索基(ji)因(yin)功能(neng)網絡(luo)架起橋梁。
這張 “GO Enriched pathways” 圖(tu)，縱軸為富集(ji)的通(tong)路(lu)名稱，如(ru) “regulation of cell adhesion”（細胞粘(zhan)附(fu)調節(jie)）等；橫軸 “-log10 (P)” 體現富集(ji)顯(xian)著性，數值越(yue)大（條帶越(yue)長），富集(ji)越(yue)顯(xian)著。顏色(se)區分(fen)(fen) GO 三大類別：藍色(se)（BP，生(sheng)物(wu)過(guo)程(cheng)）、深紅色(se)（CC，細胞組分(fen)(fen)）、黃色(se)（MF，分(fen)(fen)子功能）。各通(tong)路(lu)下(xia)列出相關(guan)基(ji)(ji)因(yin)(yin)，直觀呈現其基(ji)(ji)因(yin)(yin)組成，助力研究者快速掌握基(ji)(ji)因(yin)(yin)在(zai)生(sheng)物(wu)過(guo)程(cheng)、細胞組分(fen)(fen)及分(fen)(fen)子功能層面的集(ji)中趨勢，為深入探究基(ji)(ji)因(yin)(yin)功能機(ji)制提供清(qing)晰導向。下(xia)面我們就看看圖(tu)形是(shi)如(ru)何一步(bu)步(bu)繪(hui)制出來的吧！
第(di)一步驟(zou)：整理數據格式
我們(men)需(xu)(xu)要(yao)將得到的(de)富集結果(guo)進行篩選(xuan)，留下(xia)所(suo)需(xu)(xu)要(yao)的(de)通路(lu)，同時對Category和Pvalue排序
df = data[data$GO %in% c(“GO:0051881”,”GO:0019430”,”GO:0045454”,”GO:0006099”,”GO:0022900”,”GO:0046034”,”GO:0005743”,”GO:0005739”,”GO:0016209”,” GO:0016491”
df <- df %>%
arrange(Category, desc(-log10(Pvalue)))
得到如圖所示數據
第二(er)步驟(zou)：繪(hui)制基礎條形圖
p <- ggplot(df) +
geom_bar(aes(x = List, y = Term, fill = Category),
width = 0.5, stat = 'identity') +
theme_classic() +
scale_x_continuous(expand = c(0, 0))+
scale_fill_manual(values = c("#7895C1", "#B54764", "#F0C284"))
得到下圖：
第三步：去掉Y軸(zhou)標簽，添加Term文本(ben)
p1 <- p +
geom_text(aes(x = 0.1, y = Term, label = Term),
size = 4.5, hjust = 0)
第四步驟：添加Gene標簽，并用 -log10(Pvalue) 著色
p2 <- p1 +
geom_text(aes(x = 0.3,
y = Term,
label = Gene,
color = -log10(Pvalue)),
size = 4, fontface = 'italic') +
scale_color_gradientn(colors = c("#D1E9D6", "#008837", "#022C6B"))
好(hao)看且內(nei)容(rong)豐富(fu)的富(fu)集圖就完成啦(la)！！
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