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GSEA分析也是功能分析的一种，GSEA的结果图想必大家也不陌生，接下来就让小编带大家画一下炫酷的基因集富集分析图吧~GSEA富集分析可以用GO的基因集也可以用KEGG的基因集，今天来看一下GSEA-KEGG分析 ###########加载
library(topGO)
library(enrichplot)
library(ggplot2)
library(org.Hs.eg.db)#人类基因组注释相关的包
library(DO.db)
library(clusterProfiler)
导入需要进行分析的基因，在这里，我们以差异表达分析中所有上调的基因
###########差异分析结果
AML_diff<-read.table('edgerAML.xls',sep='\t',quote='',header= T,row.names = 1)
AML_genelist_up<-AML_diff[(which(AML_diff$logFC>0)),]
head(AML_diff)
head(AML_genelist_up)
因为entrez ID 进行下一步分析比较准所以利用bitr函数转换一下ID,这里会转换###########ID转换
AML_genelist_up_l<-bitr(unique(row.names(AML_genelist_up)),
fromType='ENSEMBL',toType='ENTREZID',
OrgDb='org.Hs.eg.db',drop = TRUE)#转换ID
由于表达谱的基因ID一般是ensemblID，而 gseKEGG接受的ID是entrezID所以构建genelist要将entrezID、ensemblID和logFC合并
###########信息合并
AML_genelist_up<-as.data.frame(cbind(row.names(AML_genelist_up),AML_genelist_up$logFC))
names(AML_genelist_up)<-c('ENSEMBL','logFC')
AML_up<-merge(AML_genelist_up_l,AML_genelist_up,all=F)#将entrezID、ensemblID和logFC合并
AML_up<-AML_up[,-1]#去掉ensemblID只保留entrezID
gseKEGG的输入必须是排序后的geneList；需要两列：命名(每一个数字都有一个对应的名字，就是相应的基因ID了)；排序(是一串数字，数字是从高到低排序的)
###########排序
geneList<-as.numeric(as.character(AML_up[,2]))
names(geneList) = as.character(AML_up[,1])
geneList= sort(geneList, decreasing = TRUE)#构建geneList,并根据logFC由高到低排列
###########GSEA分析
AML_GSEA_KEGG_up<-gseKEGG(
geneList =geneList,
nPerm = 1000,#
keyType = 'kegg',#可以选择'kegg','ncbi-geneid', 'ncib-proteinid' and 'uniprot'
organism = 'hsa'#定义物种,
#pvalueCutoff = 0.05, #自定义pvalue的范围
#pAdjustMethod = 'BH' #校正p值的方法
)
AML_GSEA_KEGG_up$Description#富集到那些基因集上
AML_GSEA_KEGG_up$enrichmentScore#富集得分
#根据enrichmentScore对GSEA的结果进行排序
sortAML_GSEA_KEGG_up<-AML_GSEA_KEGG_up[order(AML_GSEA_KEGG_up$enrichmentScore,decreasing=T)]
###########画图
gseaplot2(AML_GSEA_KEGG_up,row.names(sortAML_GSEA_KEGG_up))
###########美化
gseaplot2(AML_GSEA_KEGG_up,row.names(sortAML_GSEA_KEGG_up),#只显示前三个GSEA的结果
title='AML_GSEA_KEGG_up',#标题
color = c('#626262','#8989FF','#FF0404'),#颜色
pvalue_table = FALSE,
ES_geom = 'line'#enrichment scored的展现方式 'line' or 'dot')
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