GO和KEGG分析是最常用的生信分析方法,在SCI论文中也经常见到,那么你能想到的GO和KEGG分析结果的展示方法有哪些?
条形图?
条形图2?
饼状图?
表格?
相比于上面这些,这样的网络图展示起来是不是显得有逼格了许多?
下面就进入正题,把这款绘图装逼利器
ClueGO+CluePedia
介绍给大家!
首先讲一下如何获取这一利器,ClueGO和CluePedia是Cytoscape的APP,点开Cytoscape的
Apps
菜单,找到这两个APP把它们下载安装了。
然后你就能在Apps菜单里找到它们,首次打开,你需要一个license,点开网址,照网站上说的做,去申请一个就可以,总体上并不麻烦,稍微填点资料留个邮箱就OK了。
网站上说可能要几天才能收到,本宫亲测当晚注册第二天收到了license。
搞定license之后,直接在Cytoscape中打开ClueGO即可使用。
比如说我们要展示个KEGG结果。ClueGO是自带GO和KEGG分析的,只需要在
Load Marker List
处输入基因列表(可以是geneID,genesymbol等多种形式),
Ontologies/Pathways
那里勾选KEGG这个条目即可。
物种选项默认的是人类和小鼠两种,不过可以自己下载其它物种信息。
画出来是这个样子的(下半部分为局部放大):
ClueGO的网络图是基于
Kappa统计
量创建的,该图中每一个节点代表一个
term
,节点之间的连线反映了term之间的相关性,而节点的颜色则反映了该节点的富集分类情况(隶属于哪个功能组)。
接下来介绍一下如何调整分析绘制出来的网络图。
在ClueGO Results这个选项卡中,我们可以选择不显示小字文本的显示、
调整功能组颜色、导出ClueGO分析的结果等等
导出的EXCEL形式的分析结果:
在CluePedia这个选项卡中,我们可以选择显示/隐藏terms或者基因、选用弯曲箭头、调整线条疏密和字体大小等等功能。
以我们当前的分析结果,因为terms数量比较多,如果显示基因,那么整个网络就会过于复杂,无法反映有效信息。
如果再复杂点,就像酱紫了(不过感觉还不错,原来科研可以这么具有艺术气息!)