之前分享了如何用ggplot2可视化GO分析的结果。既然做了GO,当然少不了KEGG了。
1. 数据准备
同样的,我们从DAVID获取KEGG pathway的结果。
对于KEGG,我比较喜欢做气泡图,这样用两种形式的图结合在一起,效果更丰富更好看一点。
2. 作图
library(ggplot2)
kegg<-read.table("kegg.txt", header=T, sep="\t") #导入文件
ggplot(kegg, aes(x=Fold.Enrichment, y=Term)) +
geom_point(aes(size=Count,color=-1*log10(PValue)))+ #点的大小根据Count数变化,颜色根据P值变化
scale_colour_gradient(low="blue", high="red")+ #设置图例
labs(
color=expression(-log[10](P.value)),
size="Gene number",
x="Fold enrichment")+
theme_bw()+ #设置背景
theme(
axis.text.y = element_text(size = rel(0.8)),
axis.title.x = element_text(size=rel(1.0)),
axis.title.y = element_blank()
)
ggsave(filename="kegg.png", height=6, width=4.8, units="in", dpi=600) #保存图片
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