上下调基因分别富集，也能一起画图

双向富集分析图

1.需求

上下调基因分别富集分析，把结果放在一张图上:

2.示例数据和r包准备

library(ggplot2)
library(dplyr)
set.seed(2012)
data <- data.frame(
  id = paste0("ca",1:20), 
  p = runif(20,0,0.05),
  change = sample(c("up","down"),20,replace = T)
)
head(data)

##    id          p change
## 1 ca1 0.01091543     up
## 2 ca2 0.03720259   down
## 3 ca3 0.01408370   down
## 4 ca4 0.04675872     up
## 5 ca5 0.03732084   down
## 6 ca6 0.04373917     up

模拟的是kegg的富集结果，编了一个数据。p是p值。画图的时候用-log10(p)。

因为我们需要上下调分两个方向，所以先把下调的整成负值log10(p)。

为了让通路按照上下调和p值大小顺序排列起来，还需要用有序因子控制一下横坐标的顺序。

3.实现双向画图

data <- data %>% 
  mutate(p2 = ifelse(change == "up", -log10(p), log10(p))) %>% 
  arrange(change,p2) 
data$id = factor(data$id,levels = unique(data$id),ordered = T)
head(data)

##     id           p change        p2
## 1 ca16 0.002428496   down -2.614663
## 2 ca19 0.005513276   down -2.258590
## 3 ca18 0.007077920   down -2.150094
## 4  ca3 0.014083697   down -1.851283
## 5 ca20 0.027069219   down -1.567524
## 6 ca15 0.032271096   down -1.491186

这里有一点绕：刚才把down对应的那些通路-log10（p）值设置为负了，需要在图上改回去，直接改坐标即可。

以前都是手动修改breaks和labels参数，今天我突然想到，ggplot2的默认的breaks是怎么生成的呢？一番搜索找到了答案，茅塞顿开：https://stackoverflow.com/questions/38486102/how-does-ggplot-calculate-its-default-breaks

tmp = with(data, labeling::extended(range(p2)[1], range(p2)[2], m = 5));tmp

## [1] -3 -2 -1  0  1  2

lm = tmp[c(1,length(tmp))];lm

## [1] -3  2

这里的tmp就是默认的breaks。lm是坐标范围，也可作为参数设置进去。

有两种办法可以画出来双向的直方图

方法1 ：geom_segment

ggplot(data, aes(x=id, y=p2)) +
  geom_segment( aes(x=id, xend=id, y=0, yend=p2, color=change), size=5, alpha=0.9) +
  theme_light() +
  theme(
    panel.border = element_blank()
  ) +
  xlab("") +
  ylab("-log10(pvalue)")+
  ylim(lm)+
  scale_y_continuous(breaks = tmp,
                     labels = abs(tmp))+
  coord_flip()

方法2 ：geom_bar

ggplot(data, aes(x=id, y=p2)) + 
  geom_bar(stat='identity', aes(fill=change), width=.7)+
  coord_flip()+
  theme_light() +
  ylim(lm)+
  scale_y_continuous(breaks = tmp,
                     labels = abs(tmp))+
  theme(
    legend.position = "none",
    panel.border = element_blank()
  )

4.搞定kegg和go双向富集图的函数

氛围到了，写着写着就安排上了呗。拿去用_{1.4.0以上版本的tinyarray可用，今天（2020.10.16）刚更新上去的。输出格式是ggplot2，所以ggplot2细节调整，都可以添加到这张图上去}

load("step4output.Rdata")
library(tinyarray)
pt = double_enrich(deg,n = 5)
pt

## $kp

## 
## $gp

最后编辑于：2020.10.16 19:11:31