差異基因|火山圖

介紹

關(guān)于ggvolcano包和ggplot2包繪制火山圖角寸,以及加標簽、修改配色等鸯两。
獲得差異基因列表后忿项,用以進行差異基因分析的數(shù)據(jù)通常包括包括Gene_ID蓉冈,logFoldChange脆栋,P值和P.adj,上調(diào)下調(diào)信息以及注釋信息(Symbol name或Gene name等)洒擦〈徽火山圖不需要每個樣本的表達量,所以這些信息就足夠了熟嫩。

> head(DEG_data)
       Gene_ID Gene_name     logFC      P.Value        P.adj regulate
1 LOC117871706      RPS8 -13.09148 1.169818e-11 1.392317e-07     DOWN
2        RPS29     RPS29  12.06191 2.783048e-10 4.575940e-07       UP
3        PDIA2     PDIA2 -10.66046 4.753260e-11 2.015868e-07     DOWN
4       ANXA10    ANXA10 -10.36442 3.167544e-10 4.575940e-07     DOWN
5       PPDPFL    PPDPFL -10.27714 7.087988e-09 4.017202e-06     DOWN
6         PFN1      PFN1 -10.20349 5.081167e-11 2.015868e-07     DOWN

ggvolcano

ggvolcano是專門針對火山圖開發(fā)的包秦踪。它的相關(guān)參數(shù)是直接針對差異基因繪制火山圖設(shè)計的。

  • 安裝

install.packages("devtools")
library(devtools)
devtools::install_github("BioSenior/ggvolcano",force = TRUE)
library(ggVolcano)

注意library中的'ggVolcano'的'V'是大寫掸茅。否則安裝成功后椅邓,運行時顯示找不到包。

  • 數(shù)據(jù)處理
# 讀入R包
library(ggVolcano)
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)
library(ggsci)
library(patchwork)
# RColorBrewer可以生成漸變色盤昧狮,僅作繪圖嘗試景馁,在火山圖中其實并不實用
# patchwork可通過“|”命令合并多個圖,快捷方便逗鸣,但更多時候還是通過cowplot包完成合住。
data_Female <- read.csv("~/R/LNN/TSE_PS/Limma_DEGs_TSE_vs_PS_Female.csv")%>%
  mutate(X = NULL)
data_Female%>%colnames()
DEG_data <- data_Female%>%
  mutate(regulate = Direction)%>%
  select(Gene_ID,Gene_name,logFC,P.Value,P.adj,regulate)
head(DEG_data)

注意,ggvolcano需要識別regulate這一列撒璧,且包含UP透葛、DOWN和NS信息。我的表格中的這一列為"DIrection"卿樱,在處理中新建立了“regulate”一列并復(fù)制了Direction里的信息僚害。如果本身列表中不具備這一列,那么可通過包中自帶的功能生成相應(yīng)的“regulate”列繁调。

DEG_data <- add_regulate(data_Female, log2FC_name = "logFC",
fdr_name = "P.adj",log2FC = 1, fdr = 0.05)

  • 火山圖繪制
    繪圖萨蚕,我們簡單繪制一個默認參數(shù)下的圖,隨后嘗試調(diào)整各種參數(shù)
P1 <- ggvolcano(DEG_data,x= "logFC",y ="P.adj",label = "Gene_name")

P1為默認參數(shù)下的結(jié)果蹄胰,其中Gene_name為注釋信息列岳遥,也可以是Gene_ID或自己命名的其它列。默認情況顯示10個label烤送,可通過"label_number = "控制顯示標簽的數(shù)目寒随。output = F表示不輸出文件,如果output = T帮坚,則需要設(shè)置 “filename = ”參數(shù)。默認情況下互艾,x軸為Log2FC试和,Y軸為-Log10FDR,圖例位置在左上方纫普。接下來我們對圖進行部分調(diào)整阅悍。

#準備目標基因集
list <- DEG_data$Gene_name
label_list <- list[1:50]
#
P2 <- ggvolcano(DEG_data,x= "logFC",y ="P.adj",
                label = "Gene_name",output = F,
                fills = c("#357EBDFF", "#B8B8B8FF", "#D43F3AFF"),
                colors = c("#357EBDFF", "#B8B8B8FF", "#D43F3AFF"),
                x_lab = "log2FC",
                y_lab = "-Log10P.Value",
                custom_label = label_list ,
                pointSize = 2,
                pointShape = 18,
                legend_position = "DR")
#
P1|P2

fills和colors命令設(shè)置顏色好渠,x_lab和y_lab設(shè)置x、y周名稱节视。custom_label可以設(shè)置自己想要顯示的標簽拳锚,以list形式輸入,這里我篩選了Gene_name中的前50個名稱在list中寻行。pointSize和pointShape設(shè)置點的大小和形狀霍掺。 legend_position 設(shè)置圖例位置,默認是在左上拌蜘,即UL杆烁,我將其設(shè)置在沒有遮擋的坐下,即DR简卧。

P1兔魂, P2
  • 漸變色火山圖 gradual_volcano
    ggVolcano中有一個獨立的函數(shù)ggradual_volcano來繪制漸變色火山圖。
    這里需要注意的是举娩,前面的pointSize, pointShape在這里沒法使用析校,但是可以設(shè)置pointSizeRange來控制大小的變化。這里我設(shè)置了從大到小以及從小到大铜涉,可以看看效果勺良。
# gradual_volcano
P3 <- gradual_volcano(DEG_data,x= "logFC",y ="P.adj",
          label = "Gene_name",output = F,
          fills = brewer.pal(5, "RdYlBu"),
          colors = brewer.pal(10, "RdYlBu"),
          x_lab = "log2FC",
          y_lab = "-Log10P.Value",
          custom_label = label_list ,
          legend_position = "DR")
#
mycolors <- hcl.colors(10)
P4 <- gradual_volcano(DEG_data,x= "logFC",y ="P.adj",
                label = "Gene_name",output = F,
                fills = mycolors,
                colors = mycolors,
                x_lab = "log2FC",
                y_lab = "-Log10P.Value",
                custom_label = label_list ,
                pointSizeRange = c(1,4),
                legend_position = "DR")
#
P5<- gradual_volcano(DEG_data,x= "logFC",y ="P.adj",
                label = "Gene_name",output = F,
                x_lab = "log2FC",
                y_lab = "-Log10P.Value",
                custom_label = label_list ,
                pointSizeRange = c(4,1),
                legend_position = "DR")+
  scale_color_gsea()+
  scale_fill_gsea()
pdf("gradual_plot.pdf",width = 16, heigh = 6)
P3|P4|P5
dev.off()

P3使用RColorBrewer包進行配色,未設(shè)置點的大小
P4使用R中自帶的grDevices配色骄噪,點從小到大
P5使用ggsci包進行配色尚困,ggsci中可選用漸變色的色盤很少,選擇時需要看說明链蕊。點改為從大到小


P3事甜,P4,P5

雖然漸變色更炫酷滔韵,但是好像不太實用逻谦。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市陪蜻,隨后出現(xiàn)的幾起案子邦马,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖宴卖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 216,470評論 6 501
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件滋将,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡症昏,警方通過查閱死者的電腦和手機随闽,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,393評論 3 392
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來肝谭,“玉大人掘宪,你說我怎么就攤上這事蛾扇。” “怎么了魏滚?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 162,577評論 0 353
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵镀首,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我鼠次,道長更哄,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,176評論 1 292
  • 正文 為了忘掉前任须眷,我火速辦了婚禮竖瘾,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘花颗。我一直安慰自己捕传,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 67,189評論 6 388
  • 文/花漫 我一把揭開白布扩劝。 她就那樣靜靜地躺著庸论,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪棒呛。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上聂示,一...
    開封第一講書人閱讀 51,155評論 1 299
  • 那天,我揣著相機與錄音簇秒,去河邊找鬼鱼喉。 笑死,一個胖子當(dāng)著我的面吹牛趋观,可吹牛的內(nèi)容都是我干的扛禽。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,041評論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼皱坛,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼编曼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起剩辟,我...
    開封第一講書人閱讀 38,903評論 0 274
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤掐场,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后贩猎,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體熊户,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,319評論 1 310
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,539評論 2 332
  • 正文 我和宋清朗相戀三年融欧,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了敏弃。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 39,703評論 1 348
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡噪馏,死狀恐怖麦到,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情欠肾,我是刑警寧澤瓶颠,帶...
    沈念sama閱讀 35,417評論 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站刺桃,受9級特大地震影響粹淋,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜瑟慈,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,013評論 3 325
  • 文/蒙蒙 一桃移、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧葛碧,春花似錦借杰、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,664評論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至乳绕,卻和暖如春绞惦,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背洋措。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,818評論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工济蝉, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人菠发。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 47,711評論 2 368
  • 正文 我出身青樓王滤,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親雷酪。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子淑仆,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點故事閱讀 44,601評論 2 353

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容