组学数据分析实操系列 |(四) 富集气泡图的绘制

前言:在上一篇中,我们介绍了利用Metascape零代码实现富集分析,但是Metascape的富集分析结果是以柱状图的形式展示的。文章中更常使用的富集结果可视化方式是气泡图。气泡图可以通过气泡的坐标、形状、颜色、大小等来展示更加丰富的富集分析结果(如P值、数目、占比、类型等)。如果我们想把上述富集柱状图改为气泡图形式,或者在拿到富集分析结果表格后,经过调整阈值筛选进行重新绘图,该如何操作呢?

今天给大家介绍三款实现富集分析结果可视化的绘图工具:微生信ImageGPSangerBox网站。这些工具提供了丰富的可视化选项,据以优化(富集) 分结果的展现形式,方便读者更好地理解和解释数据。

方式一:

微生信绘制气泡图

01数据获取

以Metascape富集分析结果为例,如下图所示:在Metascape网站完成富集分析后,点击Analysis Report Page,跳转至结果页面,找到Pathwayand Process Enrichment Analysis复制以下表格,粘贴至Excel表格。

图片

02登录微生信网站

在浏览器中输入微生信网址(http://www.bioinformatics.com.cn),在网页右上角注册后登录。

03单击左列的GO,Pathway图,选择多类型气泡图。</

数据关联分析是当前生物医研究中的一个关键领域,它允许研究者从多个生物层面(如基因、转录、蛋白质代谢等)对生物系统进行综合理解。这种分析方法在疾病机制探索、生物标志物发现、药物靶点识别以及精准医疗等方面具有广泛应用。 ### 数据准备与预处理 在进行多数据关联分析之前,数据的准备和预处理是至关重要的一步。由于不同数据的生成技术(如高通量测序、质谱等)和数据特征(如离散型、连续型、高维稀疏性等)存在显著差异,因此需要针对每种类型的数据进行标准化、归一化和质量控制[^1]。 例如,对于基因数据,通常需要进行SNP calling、变异注释等步骤;对于转录数据,则需要进行表达量计算、差异表达分析等;而对于代谢数据,可能需要进行峰识别、定量和代谢物注释等作。 ### 数据整合策略 在数据整合阶段,常见的策略包括基于统计的方法、基于网络的方法和基于机器习的方法。 - **统计方法**:如主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLS)、典型相关分析(CCA)等,可以用于识别不同数据之间的潜在结构和相关性。 - **网络方法**:构建多层生物网络,如基因-蛋白-代谢物相互作用网络,可以帮助识别跨的功能模块和关键节点。 - **机器习方法**:使用集成习、深度习等技术,可以捕捉非线性关系并进行预测建模,例如使用多模态深度习模型来整合不同类型的数据以预测疾病表型。 ### 工具与平台 在作中,有许多工具和平台可用于多数据的整合与分析: - **R/Bioconductor**:提供了多个用于多数据分析的包,如`mixOmics`、`blockForest`、`MOFA2`等。 - **Python**:有`scikit-learn`、`pandas`、`numpy`等库支持数据处理与机器习分析,也有专门针对多数据的库如`multiomics`。 - **专用软件**:如`Cytoscape`用于构建和分析生物网络,`Pathway Studio`用于通路级分析,`IPA`(Ingenuity Pathway Analysis)用于功能富集和调控网络分析。 以下是一个使用`mixOmics`包进行多数据整合的简单R代码示例: ```r library(mixOmics) # 假设我们有两个数据集X和Y # X: 第一数据(例如基因表达) # Y: 第二数据(例如代谢物浓度) # 使用PLS方法进行整合分析 pls.model <- pls(X, Y, ncomp = 2) # 可视化结果 plotVar(pls.model, var.names = TRUE, pch = 16, cex = 0.8, col = c("blue", "red")) ``` ### 分析与解释 分析完成后,需要对结果进行深入解释。这包括识别关键变量、构建调控网络、进行功能富集分析等。例如,在PLS分析中,可以通过变量重要性投影(VIP)评分来识别对模型贡献较大的变量;在网络分析中,可以使用中心性指标来识别网络中的关键节点。 此外,整合分析的结果应与生物知识相结合,通过文献检索、数据库查询(如KEGG、Reactome、STRING等)来验证发现的关联是否具有生物意义。 ### 挑战与展望 尽管多数据整合分析具有巨大潜力,但也面临诸多挑战,包括数据异质性、样本量不足、计算复杂度高、结果解释困难等。未来的发展方向可能包括更高效的算法开发、更好的可视化工具、更完善的生物注释系统以及跨科合作的加强。 通过上述步骤和技术,可以系统地进行多数据的关联分析,从而揭示复杂的生物过程和机制。
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