之前的推文介绍了画柱形图展示富集分析的结果，今天的推文介绍一下画气泡图展示富集分析结果的代码。气泡图就是散点图的一个变种。多了一个变量映射给点的大小，富集分析里通常是用来映射基因的数量。比如下图
image.png
示例数据集还是之前的KEGG富集分析结果。这次可以分享示例数据集
首先读入数据
dat<-read.table("kegg.txt",
sep = "\t",
header = T)
colnames(dat)
根据Corrected.P.Value筛选结果，我这里把Corrected.P.Value阈值设置为0.0001。主要是为了减少数据量。但在真实的数据了这个阈值设置为多少就得根据自己的数据情况来了。
library(tidyverse)
dat %>% filter(Corrected.P.Value<0.0001) -> dat01
dim(dat01)
dim(dat)
最基本的图
library(ggplot2)
dat01$GeneRatio<-dat01$Input.number/200
ggplot(dat01,aes(x=GeneRatio,y=Term))+
geom_point(aes(size=Input.number,color=Corrected.P.Value))
image.png
接下来是美化
包括更改配色，给点排序 修改图例的标题等
#install.packages("paletteer")
library(paletteer)
#paletteer_c("ggthemes::Orange-Blue Diverging", 50)
ggplot(dat01,aes(x=GeneRatio,y=reorder(Term,GeneRatio)))+
geom_point(aes(size=Input.number,color=Corrected.P.Value))+
coord_cartesian(clip="off")+
scale_color_paletteer_c(palette = "grDevices::topo.colors",
name="p.adjust")+
theme_bw()+
scale_size_continuous(name="Count",
range = c(1,10))+
labs(y="Terms")
image.png
示例数据和代码可以在公众号
小明的数据分析笔记本后台留言20220208获取
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