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GO层次聚类图-二级GO条目条形图

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发表于 2016-9-21 07:48:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
尤其是做转录组de novo分析的时候,经常会对所得到的几万个基因做GO注释,形成的表格如下:


这就是经典的GO注释结果,凡是有明显功能的基因都已经注释到了对应的GO 条目,这些GO条目都是GO官方数据库的,所以很容易获取层级结构。

接下来的重点,就是画 GO层次聚类图,一般是二级GO条目条形图,以前很多人会用WEGO这个网页版工具来画,但是特别丑,不建议大家继续用了

有很多文献都做的很棒,比如下面这个:

我并没有成型的代码,所以这个任务我不接,如果其他人有意愿接这个图的任务请跟帖留下联系方式。
除了做出图,还需要给人家详细解决如何作图的。可以参考我以前做过的几个测试例子;
用R画GO注释二级分类统计图
用R画GO注释二级分类统计图




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发表于 2016-10-14 11:03:07 | 显示全部楼层
本帖最后由 jasonxu 于 2016-10-14 11:04 编辑

我就是用wego画的,把颜色调整一下结果还是没有你上面的那个好看,搞不明白这个层级关系,该怎么找?求指点

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发表于 2017-1-26 01:47:44 | 显示全部楼层
我想这个,我能搞定,刚好今天画了个类似的两个图
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 楼主| 发表于 2017-1-26 11:32:52 | 显示全部楼层
dr.tanboyu 发表于 2017-1-26 01:47
我想这个,我能搞定,刚好今天画了个类似的两个图

赞,但我们的这个交易专区木有业务,哈哈,再等等吧,火了就会有人找你接单了!
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发表于 2018-1-22 16:10:11 | 显示全部楼层
jasonxu 发表于 2016-10-14 11:03
我就是用wego画的,把颜色调整一下结果还是没有你上面的那个好看,搞不明白这个层级关系,该怎么找?求指点 ...

请问你用wego做的这个图的数据格式是什么样的
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发表于 2018-1-26 22:01:03 | 显示全部楼层
本帖最后由 x2yline 于 2018-1-26 22:14 编辑

GO二级条目条形图绘制
绘图文件格式为:
[Ruby] 纯文本查看 复制代码
## load data
load(url("https://raw.githubusercontent.com/x2yline/Rdata/master/data%20visualization%20R/go_enrich_df.Rdata"))
head(go_enrich_df)

[HTML] 纯文本查看 复制代码
##           ID                   Description GeneNumber               type
## 1 GO:0007507             heart development        102 biological_process
## 2 GO:0035239            tube morphogenesis         76 biological_process
## 3 GO:0048732             gland development         83 biological_process
## 4 GO:0072001      renal system development         62 biological_process
## 5 GO:0001655 urogenital system development         66 biological_process
## 6 GO:0060562 epithelial tube morphogenesis         65 biological_process


代码如下:
[Ruby] 纯文本查看 复制代码
## numbers as data on x axis
go_enrich_df$number <- factor(rev(1:nrow(go_enrich_df)))
## shorten the names of GO terms
shorten_names <- function(x, n_word=4) {
  if (length(strsplit(x, " ")[[1]]) > n_word)
  {
    return(paste(paste(strsplit(x, " ")[[1]][1:n_word],
                       collapse=" "), "...", sep=""))
  } 
  else
  {
    return(x)
  }
}

labels=(sapply(
  levels(go_enrich_df$Description)[as.numeric(go_enrich_df$Description)],
  shorten_names))
names(labels) = rev(1:nrow(go_enrich_df))

## colors for bar
CPCOLS <- c("#66C3A5", "#8DA1CB", "#FD8D62")
library(ggplot2)
ggplot(data=go_enrich_df, aes(x=number, y=GeneNumber, fill=type)) +
  geom_bar(stat="identity", width=0.8) + coord_flip() + 
  scale_fill_manual(values = CPCOLS) + theme_bw() + 
  scale_x_discrete(labels=labels) +
  xlab("GO term") + 
  theme(axis.text=element_text(face = "bold", color="gray50")) +
  labs(title = "The Most Enriched GO Terms")

效果图:

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发表于 2018-2-1 10:38:43 | 显示全部楼层
生信小小菜鸟 发表于 2018-1-22 16:10
请问你用wego做的这个图的数据格式是什么样的

wego网站上面有格式说明的,好几种格式
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发表于 2018-3-7 16:57:49 | 显示全部楼层
jasonxu 发表于 2018-2-1 10:38
wego网站上面有格式说明的,好几种格式

请问 大量的 GO ID 如何找到对应的term?
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发表于 2018-3-7 17:23:02 | 显示全部楼层
x2yline 发表于 2018-1-26 22:01
GO二级条目条形图绘制配色参考:http://www.bio-info-trainee.com/771.html绘图文件格式为:[mw_shl_code=r ...

请问您给的文件里 ,genenumber和number分别是什么 ?
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