1引言
有粉丝提问, 如何把多个组/实验的同一条 GSEA 结果画在一个图里,这样可以查看不同实验条件该通路的变化情况。本质上就是提取多个通路的富集结果,合并一下数据,然后绘图就好了,写了个简单的函数 GSEAmultiGP 来做这样的事情。
示例文献图,来自粉丝:
文献题目:
p53 Mediates Vast Gene Expression Changes That Contribute to Poor Chemotherapeutic Response in a Mouse Model of Breast Cancer
2安装
重新安装获取新功能:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("junjunlab/GseaVis")
3使用示例
数据准备
先造三个不同的 genelist,代表三个条件下基因的变化:
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(GseaVis)
data(geneList, package="DOSE")
geneList1 <- sort(sample(seq(-2,2,by = 0.01),12495,replace = T),decreasing = T)
names(geneList1) <- sample(names(geneList),12495,replace = F)
geneList2 <- sort(sample(seq(-2,2,by = 0.01),12495,replace = T),decreasing = T)
names(geneList2) <- sample(names(geneList),12495,replace = F)
all_glist <- list(geneList,geneList1,geneList2)
然后做 GSEA 富集分析,返回 list,这里设置 pvalueCutoff=1,保证在每个富集结果里都有共同的通路:
# loop to enrich
lapply(1:3, function(x){
ego3 <- gseGO(geneList = all_glist[[x]],
OrgDb = org.Hs.eg.db,
ont = "BP",
minGSSize = 100,
maxGSSize = 500,
pvalueCutoff = 1,
verbose = FALSE)
}) -> m_gsea_list
查看其中一个结果:
# check
df <- data.frame(m_gsea_list[[1]])
绘图
默认绘图:
# plot
GSEAmultiGP(gsea_list = m_gsea_list,
geneSetID = "GO:0002757",
exp_name = c("group1","group2","group3"))
修改颜色:
GSEAmultiGP(gsea_list = m_gsea_list,
geneSetID = "GO:0002757",
exp_name = c("group1","group2","group3"),
curve.col = ggsci::pal_lancet()(3))
添加 P 值:
GSEAmultiGP(gsea_list = m_gsea_list,
geneSetID = "GO:0002757",
exp_name = c("group1","group2","group3"),
curve.col = ggsci::pal_d3()(3),
addPval = T,
pvalX = 0.99,pvalY = 0.99,
legend.position = "right")
修改底部标签:
GSEAmultiGP(gsea_list = m_gsea_list,
geneSetID = "GO:0002757",
exp_name = c("group1","group2","group3"),
curve.col = ggsci::pal_d3()(3),
addPval = T,
pvalX = 0.99,pvalY = 0.99,
legend.position = "right",
rect.bm.label = c("DOX","DMSO"))
这样就可以查看不同实验条件下通路的变化了。
4结尾
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
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