导图社区 Day8 生信常见图片讲解(2)
Day8 生信常见图片讲解(2)的思维导图，内容有GOKEGG富集分析图、VGCNA分析、GSEA富集分析图，快来看看吧！
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思维导图
功能聚类
GOKEGG 富集分析图
柱状图
细解
纵坐标：BP 分类下的不同 pathway，功能
柱的长度越长，富集在该 pathway 的基因数量越多
柱的颜色代表 P 值，P 值越小，富集越可靠
可用的包
tidyverse
ggplot2
GOplot
气泡图
横坐标：Gene Ratio
圆圈 size 越大，基因越多
圆圈的颜色代表 P 值，P 值越小，富集越可靠
圈图
条目中包含的分子和分子对应 logFC 值
红色为上调基因（logFC 为正）
蓝色为下调基因（logFC 为负）
zscore 是该条目整体的调节情况，为正则可能是正调节，为负则可能是负调节，绝对值越大调节程度可能越高
弦图
左半边的部分为基因色块，色块的不同颜色代表对应的 logFC 值，每个分子对应的色块的大小是一样的。
右半边部分为条目色块，色块的大小代表对应的 Counts（也就是本次富集分析 中这个条目中含有的分子数）
左半边和右半边色块之间的连线（弦线）代表条目中含有的分子情况，有连线就代表这个条目含有对应的分子。
网络图
圆圈大小：表示条目上富集的基因个数
圆圈颜色：表示不同的条目富集显著性的 P 值，颜色越红 P 值越小
clusterProfiler
org.Hs.eg.db
理解
富集网络图显示了富集通路之间的相关性
桑葚图
类目（Ontology，包含 BP，CC，MF）
通路编号（ID）
编号包含的基因名称（gene）
线条粗细表示节点对应数据流量的大小
WGCNA 分析
软阈值筛选
横轴代表预设的软阈值范围
纵轴代表对应软阈值下的基因模块中所有基因间连通性的均值
limma
WGCNA
模块之间相关性热图
计算得出各个模块与铁死亡的相关性及显著性
基于加权共表达网络模型(WGCNA), 计算各基因模块的特征向量 ( Module Eigengene, ME ) 作为该模块内基因表达的整体水平。
GSEA富集分析图
典型结果图
上
NES 为正，则峰出现在左侧（头部富集）（高表达组富集）基因集中核心分子主要集中在左侧高表达组中
NES 为负，则尾部会出现谷（尾部富集）（低表达组富集），基因集中核心分子主要集中在右侧低表达组中
中
黑线就会密集出现在哪里，说明分子富集在此处
下
把上传数据分子给定的值进行归一化后的值进行可视化
MSigDB Collections
山峦图
横坐标：为每个基因集中核心分子对应的 logFC 分布情况代表
纵坐标： 不同 pathway 的基因集
如果 NES 为正，则峰出现在左侧（头部富集）（高表达组富集）基因集中核心分子主要集中在左侧高表达组中
如果NES 为负（如上图），则尾部会出现峰（尾部富集）（低表达组富集）
