[R] 如何绘制各样本的pathway丰度热图？

前言

一般而言，我们做完pathway富集分析，就做下气泡图或bar图来进行展示，但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue。如果我们不关注这两个因素，而是在乎样本本身的pathway丰度呢？

对于KEGG热图绘制，大部分是做到KO层级，因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系。如果一定要做Pathway的丰度热图呢？一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度。

好了，现在我们来计算并绘制热图吧。

数据处理

得到pathway富集分析结果文件一般是这样的：

Proteins字段中的基因/蛋白是用分号隔开的。

> colnames(path)[1] 'X.Pathway' 'Sample1..1113.' 'Sample2..15327.' 'Pvalue' 'Pathway.ID' 'Level1' [7] 'Level2' 'Proteins' 'KOs'

除此之外，我们还需要一个基因表达矩阵：

四组样本，每组3个重复，共12个。

我们的目标就是整理成这样的table，用来绘制热图：

从两个表可知，数据处理关键就是pathway中的蛋白丰度求和。把pathway中对应的各蛋白展开，再匹配到表达矩阵上，最后归并求和就好了，思路清晰了就动手吧。

library(tidyverse)path2 <- path %>% dplyr::select(X.Pathway,Level1,Level2,Proteins)#下面这一步最关键，dplyr中为我们提供了一个有用的函数unnestpath3 <- path2 %>% mutate(ProteinID = strsplit(Proteins, ';')) %>% unnest()colnames(path3)[1] <- 'Pathway'#如果不熟悉，这一步也可用Map函数配合do.call来完成：out <- do.call(rbind, Map(cbind, path2$X.Pathway,path2$Level1,path2$Level2,strsplit(path2$Proteins, ';')))out <- as.data.frame(out)colnames(out) <- colnames(path2)

得到的结果是这样的：

Proteins列中的蛋白都一一和Pathway对应起来了。后面就好办了，直接贴代码：

#sum scaleibaq2 <- sweep(ibaq,2,apply(ibaq, 2, sum),FUN = '/')#caculate each group mean valuegroup <- factor(rep(c('S01CC','S11SC','S12CC','S12SC'),each=3),levels = c('S11SC','S12SC','S12CC','S01CC'))out <- apply(ibaq2,1,function(x){ dat <- data.frame(group=group,value=x) dat_mean <- dat %>% group_by(group) %>% summarise(mean=mean(value)) %>% select(mean)}) #注意此处计算均值未用na.rm参数out[[1]]out2 <- as.data.frame(t(do.call(cbind,out)))colnames(out2) <- levels(group)rownames(out2) <- rownames(ibaq2)exp <- data.frame(ProteinID=rownames(out2),out2)data1 <- left_join(path3,exp,by='ProteinID') %>% dplyr::select(1:3,6:9) %>% gather(Sample,Abundance,-c(Pathway,Level1,Level2)) %>% group_by(Pathway,Sample) %>% summarise(Sum=sum(Abundance)) %>% spread(Sample,Sum)tmp <- path3[1:3]annotation <- tmp[!duplicated(tmp),]length(intersect(data1$Pathway,annotation$Pathway))#先按pathway排序，再按level2,level1排序plotdat <- left_join(annotation,data1,by='Pathway') %>% arrange(Pathway) %>% arrange(Level2) %>% arrange(Level1)

现在已经得到想要的数据了。

绘图

这个就不用多解释了。

library(pheatmap)Exp_log2=plotdat  #实际上我中间处理了别的，这里便于绘图直接赋值colnames(Exp_log2)exp_plot <- select(Exp_log2,S11SC,S12SC,S12CC,S01CC)rownames(exp_plot) <- Exp_log2$Pathwayannotation_row <- select(Exp_log2,Level2,Level1)rownames(annotation_row) <- Exp_log2$Pathwaypheatmap(exp_plot,cluster_rows = F,cluster_cols = F,scale = 'row',         annotation_row = annotation_row,          border_color = NA,          #angle_col=45,          color = colorRampPalette(c('blue','white','red'))(50))

图片大概成这样：

根据需要挑选一些pathway展示吧，太多不好看。

Ref: https:///questions/28719088/r-semicolon-delimited-a-column-into-rows