两组或多组GO/KEGG富集结果气泡图绘制

小杜的生信笔记

原文链接：两组或多组GO/KEGG富集结果气泡图绘制(点击链接)

复现图形

原文图形

图形绘制要点

数据集的准备，GO或KEGG数据结果都可以；
绘图所需数据：<span class="ne-text">x = Rich, y = Descrption, size = count, color = logP, shape = Comparison</span>；
可使用与两个及以上结果，将最终结果在一张图形上展现。

绘图

导入数据

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# 设定随机种子以保证可重复性
set.seed(42)

# 生成随机数据
KEGG_dat_long <- tibble(
  Descrption = c("photosystem I", "chloroplast thylakoid", "organelles", "photosynthesis", 
                 "biosynthesis", "response to ethylene", "mRNA binding", "RNA binding", 
                 "cellular component", "intracellular organelle"),
  Rich = runif(10, 0.005, 0.2),  # 富集因子在0.005到0.2之间
  count = sample(1:20, 10, replace = TRUE),  # 基因数目在1到20之间
  logP = runif(10, 1, 3),  # -log10(Pvalue)范围在1到3之间
  Comparison = sample(c("CK", "Drought"), 10, replace = TRUE)  # 随机分配为"CK"或"Drought"
)

> head(KEGG_dat_long)
# A tibble: 6 × 5
  Descrption              Rich count  logP Comparison
  <chr>                  <dbl> <int> <dbl> <chr>   
1 photosystem I         0.183     15  2.89 Drought   
2 chloroplast thylakoid 0.188      7  1.16 CK      
3 organelles            0.0608     4  2.03 Drought   
4 photosynthesis        0.167      5  1.78 CK      
5 biosynthesis          0.130     14  2.81 Drought   
6 response to ethylene  0.106     20  1.89 Drought

绘图

ggplot(KEGG_dat_long, aes(x = Rich, y = Descrption, size = count, color = logP, shape = Comparison)) +
  geom_point(alpha = 1) +  # 绘制气泡图
  scale_shape_manual(values = c(16, 17)) +  # 16 是圆形，17 是三角形
  scale_size_continuous(range = c(3, 5)) +  # 调整气泡大小的范围
  scale_color_gradient2(low = "#3793FE", mid = "#b3cde3", high = "red", 
                        midpoint = median(KEGG_dat_long$logP)) +  # Color gradient for log10P
  labs(x = "Rich Factor", y = NULL, size = "Gene Number", shape = "Type", color = "-log10(Pvalue)") +
  theme_test() +
  theme(text = element_text(size = 8),
        axis.text.x = element_text(size = 8, color = "black"),
        axis.text.y = element_text(size = 8, colour = "black"),
        strip.text = element_text(size = 8),
        axis.title = element_text(size = 10),
        legend.position = "right",
        panel.grid.major.x = element_line(size = 0.5, linetype = "dashed", color = "gray"),
        panel.spacing = unit(0.1, "lines"))

图形颜色，可结合自己的需求进行修改。

若我们的教程对你有所帮助，请点赞+收藏+转发，大家的支持是我们更新的动力！！

2024已离你我而去，2025加油！！

2024年推文汇总 (点击后访问)

2023年推文汇总 (点击后访问)

2022年推文汇总 (点击后访问)

往期部分文章

1. 最全WGCNA教程（替换数据即可出全部结果与图形）

WGCNA分析代码六

推荐大家购买最新的教程，若是已经购买以前WGNCA教程的同学，可以在对应教程留言，即可获得最新的教程。（注：此教程也仅基于自己理解，不仅局限于此，难免有不恰当地方，请结合自己需求，进行改动。）

2. 精美图形绘制教程

3. 转录组分析教程

4. 转录组下游分析

小杜的生信筆記 ，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!

微信扫一扫分享文章