<think>我们正在处理一个关于绘制GO富集分析气泡图的函数代码请求。根据用户的问题，他想要获取用于绘制GO富集分析气泡图的函数代码。
在生物信息学中，GO富集分析气泡图是一种常见的可视化方式，用于展示基因富集在哪些GO term上，以及这些term的富集程度（如p值）和基因比例等。
根据引用[1]和引用[2]，我们知道有一些包可以进行GO富集分析，并且可以整合到分析流程中。特别是引用[2]提到了一个用户友好的包，可能是指clusterProfiler（在R语言中），这是一个常用的富集分析工具。
因此，我们可以提供R语言的代码，使用clusterProfiler和ggplot2来绘制气泡图。如果用户没有指定语言，我们默认使用R，因为生物信息学中R更为常见。
步骤：
1. 安装并加载必要的包：clusterProfiler, org.Hs.eg.db（人类，如果是其他物种则更换），以及ggplot2。
2. 进行GO富集分析。
3. 提取结果并绘制气泡图。
注意：用户需要提供基因列表（通常是差异表达基因的ENTREZ ID或SYMBOL），并指定物种。
下面是一个示例函数，它接受一个基因列表（SYMBOL），并返回一个气泡图。
注意：由于用户没有提供具体的基因列表，我们将使用一个示例基因列表。用户需要根据自己的数据替换。
代码示例：
```
# 安装包（如果需要）
# if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
# install.packages("BiocManager")
# BiocManager::install("clusterProfiler")
# BiocManager::install("org.Hs.eg.db")
# install.packages("ggplot2")
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(ggplot2)
# 定义绘制GO富集分析气泡图的函数
# 参数：
# gene_list: 基因符号（SYMBOL）的向量
# title: 图的标题
# ont: GO子本体，可选"BP"（生物学过程），"MF"（分子功能），"CC"（细胞组分），默认为"BP"
# pvalueCutoff: p值阈值，默认为0.05
# qvalueCutoff: q值阈值，默认为0.2
# showCategory: 展示的富集term的数量，默认为20
# 返回：一个ggplot2对象
draw_GO_bubble <- function(gene_list, title="GO Enrichment", ont="BP", pvalueCutoff=0.05, qvalueCutoff=0.2, showCategory=20) {
# 将基因符号转换为ENTREZID
gene_entrez <- bitr(gene_list, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb=org.Hs.eg.db)
# 进行GO富集分析
ego <- enrichGO(gene = gene_entrez$ENTREZID,
OrgDb = org.Hs.eg.db,
ont = ont,
pAdjustMethod = "BH",
pvalueCutoff = pvalueCutoff,
qvalueCutoff = qvalueCutoff,
readable = TRUE)
# 绘制气泡图
bubble_plot <- dotplot(ego, showCategory=showCategory, title=title)
return(bubble_plot)
}
# 示例使用
# 假设我们有一个基因符号列表
# gene_symbols <- c("TP53", "EGFR", "BRCA1", "BRCA2", "PTEN", "AKT1", "VEGFA", "MYC", "JUN", "FOS")
# 调用函数
# p <- draw_GO_bubble(gene_symbols, title="GO Enrichment for Example Genes")
# 显示图形
# print(p)
```
注意：这个函数是针对人类的，如果是其他物种，需要更换OrgDb（例如小鼠：org.Mm.eg.db）。
另外，我们也可以提供使用enrichplot包的dotplot函数，它和clusterProfiler配合良好。
如果用户需要更多的自定义（比如修改颜色、点的大小等），可以进一步修改ggplot2对象。
相关问题：
1. 如何调整气泡图中点的大小和颜色？
2. 如果我的基因列表是其他物种，比如小鼠，应该怎么修改？
3. 如何将气泡图保存为图片文件？
4. 除了气泡图，还有哪些方式可以展示GO富集分析结果？
引用说明：
我们在回答中参考了引用[1]和引用[2]，其中引用[1]提到了GO富集分析，引用[2]提到了一个用户友好的包（这里我们使用了clusterProfiler，它是R中常用的包）。
因此，我们在回答末尾添加引用标识：
[^1] [^2]
注意：引用[3]是关于单细胞分析的，与当前问题无关，因此不引用。</think>以下是用于绘制GO富集分析气泡图的R语言函数代码示例，基于`clusterProfiler`和`ggplot2`包实现：
```r
# 加载必要库
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db) # 人类基因注释，其他物种需更换
library(ggplot2)
# 定义绘制函数
draw_GO_bubble <- function(gene_list,
title = "GO Enrichment Analysis",
ont = "BP", # BP/MF/CC
p_cutoff = 0.05,
q_cutoff = 0.2,
top_n = 15) {
# 基因ID转换（SYMBOL转ENTREZID）
gene_ids <- bitr(gene_list,
fromType = "SYMBOL",
toType = "ENTREZID",
OrgDb = org.Hs.eg.db)$ENTREZID
# GO富集分析
ego <- enrichGO(gene = gene_ids,
OrgDb = org.Hs.eg.db,
keyType = "ENTREZID",
ont = ont,
pAdjustMethod = "BH",
pvalueCutoff = p_cutoff,
qvalueCutoff = q_cutoff,
readable = TRUE)
# 提取结果并排序
ego_result <- as.data.frame(ego)
ego_result <- ego_result[order(ego_result$p.adjust), ]
# 选择显著项
if (nrow(ego_result) > top_n) {
ego_result <- ego_result[1:top_n, ]
}
# 绘制气泡图
ggplot(ego_result,
aes(x = GeneRatio,
y = reorder(Description, GeneRatio),
size = Count,
color = -log10(p.adjust))) +
geom_point(alpha = 0.8) +
scale_color_gradient(low = "blue", high = "red",
name = "-log10(adj.p)") +
scale_size_continuous(range = c(3, 8),
name = "Gene Count") +
labs(x = "Gene Ratio",
y = NULL,
title = title) +
theme_bw() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 10),
panel.grid.major = element_blank())
}
### 使用示例 ###
# 输入基因符号列表（替换为实际基因）
my_genes <- c("TP53", "BRCA1", "EGFR", "AKT1", "VEGFA")
# 生成气泡图
bubble_plot <- draw_GO_bubble(
gene_list = my_genes,
ont = "BP", # 生物学过程
p_cutoff = 0.05,
top_n = 10
)
# 显示图形
print(bubble_plot)
```
### 关键参数说明：
1. **gene_list**：输入的基因符号列表（如`c("TP53", "BRCA1")`)
2. **ont**：GO子类，可选`BP`（生物学过程）、`MF`（分子功能）或`CC`（细胞组分）
3. **p_cutoff/q_cutoff**：显著性阈值
4. **top_n**：显示最显著的前N个条目
5. **颜色映射**：-log10(adj.p)值（红色越深越显著）
6. **点大小**：富集基因数量（点越大基因越多）
### 注意事项：
1. 需预先安装相关包：`BiocManager::install(c("clusterProfiler", "org.Hs.eg.db"))`
2. 非人类基因需更换注释库（如小鼠用`org.Mm.eg.db`）
3. 基因符号需与注释库匹配，可通过`bitr()`函数验证ID转换
4. 可通过修改`ggplot2`主题自定义颜色/字体/布局[^2]
[^1]: GO富集分析通过识别基因集中过表达的功能术语，帮助解释高通量数据背后的生物学意义。
[^2]: clusterProfiler提供用户友好的函数集成，支持自定义可视化参数和管道分析流程。
本文介绍如何使用R语言的ggplot2包绘制生物学通路富集分析的散点图，包括读取数据、调整点大小、颜色、主题等步骤，并提供了完整的代码示例。
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