尔云间生信代码|眼前一亮的富集图，GO富集网络图

小伙伴们肯定接触过一些GO富集图吧，GO富集是生物研究中最常见的分析方法之一，一般来讲，拿到一些基因之后，就要富集一下，看看有哪些功能。小云就经常做GO富集图，小云最常用的就是GO富集柱状图了，有时候也会画一些气泡图，但翻来覆去就这几种图，小伙伴们会不会觉得有些枯燥呢，今天小云就给大家带来了一种另类的GO富集图，这就是今天的主角，GO网络富集图。

代码如下

library("clusterProfiler")

library("org.Hs.eg.db")

library("enrichplot")

library("ggplot2")


##ID转化

rt=read.table("symbol.txt",sep="\t",check.names=F,header=T)

genes=as.vector(rt[,1])

entrezIDs <- mget(genes, org.Hs.egSYMBOL2EG, ifnotfound=NA)

entrezIDs <- as.character(entrezIDs)

out=cbind(rt,entrezID=entrezIDs)

write.table(out,file="id.txt",sep="\t",quote=F,row.names=F)


##GO富集分析rt=read.table("id.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)

rt=rt[is.na(rt[,"entrezID"])==F,]

gene=rt$entrezID




ego <- enrichGO(gene = gene,

              OrgDb = org.Hs.eg.db,

              pvalueCutoff =0.05,

              qvalueCutoff = 0.05,

              ont="all",

              readable =T)

write.table(ego,file="GO.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)


##环形网络图

geneList <- rt$logFC

names(geneList) <- rt$entrezID

cnetplot(ego,

        foldChange = geneList,

        #foldChange = NULL, #不展示倍数

        circular = TRUE,

        #node_label = FALSE, #如果太多，就不要显示基因名了

        showCategory = 4, #显示富集的term数量，默认5

        colorEdge = TRUE)

ggsave("clusterProfiler_circle.pdf", width = 13, height = 11)

这样就能画出来图了

这里显示了四条GO项，右侧发散出多条线的就是了，左侧是对应的富集到的基因，不同的GO项与基因之间用不同颜色的线链接。

点的颜色体现了差异基因的差异倍数，颜色越深，表示差异倍数越大，GO项对应的点的大小表示对应的基因的数量。可以根据需要调整展示出来的GO项的数目。

好了，这就是今天小云要向大家推荐的GO富集图了，大家看一下，是不是与众不同呢，小伙伴们如果觉得还不错的话，欢迎来和小云分享讨论啊。

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写在文末：

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