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我们输入的数据包含 gene ID 和 vector(单样本)部分，这里的 gene ID 是一个通用概念，可以是基因、转录本、酶或蛋白质。这里的 vector 可以是样本的表达量、倍数变化, p-value, 组蛋白修饰数据等可测量的属性。下面我们以一个 RNA-seq 差异分析后的数据为例，来学习 pathview 的用法。
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在 KEGG PATHWAY Database 查询,例如查询小鼠的"Cell Cycle"这条通路:
得到通路 ID 为"04110",物种为"mmu"
我们通过指定 gene.data 和 pathway.id 来观察我们数据里的基因在信号通路“Pathways in cancer”上的表达变化:
相比于原始的 KEGG 图，我们可以使用 graphviz 产生一个新的布局，并且输出 PDF 格式的文件:
以下是输出结果图
如果我们想要运行的更快一点，并且不介意输出图片的大小，我们可以分图层，用 same.layer = F 将节点颜色和标签添加到另一个图层中，并且原来的 KEGG 基因标签会变成官方的 gene symbols :
在此基础上，修改 kegg.native = FALSE ，我们就可以得到一个主图与图例分成两个页面的 PDF 文件
在原始的 KEGG 视图中，一个基因节点可能代表具有相似或者冗余功能的基因/蛋白质，我们可以将这种包含多个基因的节点拆分成独立的节点，这样可以更好的从基因层面而不是节点层面来查看数据。同时也可以通过汇总基因数据来可视化节点数据:
为了画面有更好的清晰度和可读性，默认不分裂节点，也不单独标记每个成员基因。
代谢途径中，除了基因节点还有化合物节点，我们可以尝试利用代谢途径( Propanoate metabolism)整合基因数据和化合物数据。这里的化合物数据包括代谢物、药物，对它们的测量和它们的属性。在这里我们仍然使用之前 RNA-seq 差异分析的数据作为 gene data,然后，我们生成模拟化合物或代谢组数据，并加载适当的化合物 ID 类型以进行演示:
结果如下
pathview 可以集成并将多个样本或状态绘制成一个图，我们可以使用多个重复样本模拟化合物数据:
结果如下，可以看到基因节点和化合物节点被分成多份，对应不同的样本:
我们可以根据将化合物数据分为绝对值大于 5 和小于 5 两类，构成一组离散型数据:
结果如下:
Pathview 包中的主函数是 pathview() ，有着各种参数，是我们用到最多的函数。在这篇文章中，我们介绍了 pathview()的比较常见的用法,包括包安装，数据准备，以及其他有用的特性。我们也可以使用 pathxiew 的网页版，地址是 。此外，Pathview 在数据整合方面有很强大的功能，包含 4800 个物种，能处理的数据属性和格式包括 连续/离散数据、矩阵/矢量、单个/多个样本数据 ，包中还具有强大的 ID 转换功能，这些都值得我们进一步探索。
生活很好，有你更好
查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：
org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型
columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
举例：
前面我给大家详细介绍过
☞GO简介及GO富集结果解读
☞四种GO富集柱形图、气泡图解读
☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图
☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图
☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
☞ GO和KEGG富集分析视频讲解
最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。
气泡图
柱形图
这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。
dotplot这个函数，多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。
是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道
同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解