> # KEGG pathway 富集分析,针对ENTREZID

> kegg = enrichKEGG(gene         = DEG_list,

+                    organism     = 'hsa',

+                    pvalueCutoff = 0.05)

Reading KEGG annotation online:

Reading KEGG annotation online:

> head(kegg)

               ID                           Description GeneRatio  BgRatio       pvalue     p.adjust       qvalue

hsa05164 hsa05164                           Influenza A    17/150 171/8081 1.453870e-08 2.980433e-06 2.754701e-06

hsa05160 hsa05160                           Hepatitis C    14/150 157/8081 1.120061e-06 1.099145e-04 1.015897e-04

hsa05162 hsa05162                               Measles    13/150 139/8081 1.608504e-06 1.099145e-04 1.015897e-04

hsa05169 hsa05169          Epstein-Barr virus infection    15/150 202/8081 4.605270e-06 2.330503e-04 2.153995e-04

hsa05171 hsa05171        Coronavirus disease - COVID-19    16/150 232/8081 5.684155e-06 2.330503e-04 2.153995e-04

hsa04622 hsa04622 RIG-I-like receptor signaling pathway     8/150  70/8081 4.168982e-05 1.424402e-03 1.316520e-03

                                                                                          geneID Count

hsa05164 23586/5371/91543/64135/3627/4600/4938/4599/5610/4940/6773/4939/6772/7706/8743/7098/3456    17

hsa05160                 23586/3434/91543/3627/4600/4938/4599/5610/4940/6773/4939/6772/7098/3456    14

hsa05162                       23586/64135/4600/4938/4599/5610/4940/6773/4939/6772/2353/916/3456    13

hsa05169                23586/567/3627/4938/5610/9636/4940/6773/4939/6772/916/695/6890/3456/6850    15

hsa05171       23586/64135/3627/4600/4938/4599/5610/9636/4940/6773/4939/6772/2353/7098/3456/6850    16

hsa04622                                              23586/64135/3627/3467/79132/9636/7706/3456     8

> #切换目录保存

> setwd(paste(work_dir,"KEGG",sep="/"))

> write.table(kegg, file = "KEGG_enrichment_stat.txt",sep="\t", row.names =F, quote = F)

> #KEGG富集结果气泡图

> pdf(file = "kegg_dotplot.pdf",width=24, height=18)

> dotplot(kegg,title="Enrichment KEGG_dot")

wrong orderBy parameter; set to default `orderBy = "x"`

> dev.off()

null device 

          1 

> #提取FC的值，在map上进行颜色标注

> map_ids = as.matrix(degs['logFC'])

> map_ids

              logFC

64170     -2.288439

6674      -1.246080

7401       1.295094

57217     -1.267631

50613      1.664006

3433       4.269642

54830     -1.901281

54886     -1.544621

6355       1.427393

24138      1.879548

8638       3.436981

100130916  1.729712

338811    -1.112341

53829      1.755944

100507557 -2.017263

23586      3.256320

151636     1.458613

56132     -1.689890

7225      -2.147893

3437       4.363219

2569       1.617837

284340     1.132519

55137     -1.070740

51111     -1.026023

116071     3.377280

56829      1.190925

163747     1.512615

3434       3.321779

84436     -1.389185

54847      1.677028

25893      1.498205

9124      -1.367779

3824      -1.444628

643401    -1.951079

10316      1.499339

27164     -1.924004

401507     1.453035

23415      1.604178

54809      2.392750

221833    -1.108731

152926     1.021214

64108      2.819320

6911       1.410492

728012     1.451945

79725     -1.699574

129807     1.071018

1048       2.193019

27181      1.305680

23067     -1.248712

256643    -1.373882

54845     -1.998837

5408       1.586698

391112     1.320702

1672      -1.014635

567        1.161603

9947       1.022771

6752       1.291297

3747       1.709750

347744    -1.192835

11274      2.396195

91351      1.935191

440894     1.299072

10561      2.204829

5371       1.064672

100506271 -2.101086

84931      1.946264

91543      4.318080

64135      2.365870

127733     1.065718

29935     -1.257437

3627       3.536256

25939      1.464808

1146       1.245702

107985946  1.473011

219285     1.927217

148231     1.813478

3467       1.336194

4688      -1.884761

430        1.526612

94240      1.801291

400500     1.279341

84135     -1.268284

283033     1.666626

146225    -1.406557

2354       2.741129

84709     -1.032258

79132      1.658368

346171     1.398321

4600       3.369146

131405    -1.294773

4938       2.685950

6445      -1.212244

23424      1.310656

4599       2.812467

51314     -1.095508

57481      1.286425

4593       1.091665

5610       1.456835

9636       2.156446

3431       1.822632

4940       1.880081

26532      1.094839

65117     -1.466865

100421577 -2.774268

285512    -2.244769

84941      1.772326

29034     -1.999572

55997      1.700642

54625      1.383144

6773       1.014172

105369486 -1.007527

3596      -1.435725

23178     -1.068311

1143       1.334956

222545     1.514214

284260     1.330357

125981     1.557017

64761      1.630448

4939       2.947606

3350       1.178225

100507191  1.380188

90273      1.057187

9473       2.001135

259249     1.199079

3605       1.598101

100128219  1.235112

64005      1.182606

3965       1.204830

1178       1.040000

438       -1.203332

257203    -1.692883

138804     1.291400

115111    -1.409664

100292680  2.218184

441108     1.055902

8651       1.276849

6772       1.907837

9881       1.091439

101929977 -1.283677

83890     -1.961994

353219     1.195172

259240     1.368725

100289058 -1.708427

85474      1.424111

441061    -1.191237

25817      1.163094

27197      1.285000

390035     1.714471

26189      2.254855

1748      -1.777052

8740       1.648031

388531    -2.278324

151477    -1.911265

246100    -2.047505

2982      -1.063165

1142       1.559320

8685      -1.009252

84654      1.364419

84166      1.219460

4821      -1.704238

57169      1.232478

23780      1.298215

142680     1.040676

10346      1.543379

338675     1.311169

145858     1.009242

54677     -2.445426

5552      -1.160088

441177     1.845541

6725       1.897482

100505633 -1.635333

87178      1.634086

3293      -1.524594

6843      -1.649572

57412     -1.041947

221527     1.570131

149830     1.198714

55908      1.528883

122481     1.936819

6981      -1.131674

5015       1.357143

23285     -1.185937

100293516 -2.454768

442721     1.002497

7380       1.713163

10964      2.958229

3429       1.758219

116534     1.738052

55001      1.024459

23172     -1.209906

27178     -1.084064

125115     1.267165

647174     3.042476

440792     1.205184

54997     -1.155348

57663     -1.183136

9312      -1.258917

2353       1.831177

6694      -1.193381

55337      1.580582

9290       2.103114

149992    -1.090756

116519     1.053847

101928999  1.003763

7706       1.298631

7103      -1.351273

2766       1.097913

57602     -1.095351

255189     1.274260

9210       1.493060

152756    -1.114130

8519       1.230972

1041       1.022114

56246      1.682719

151531     1.827946

83666      1.314669

317760    -1.379647

79283      1.723480

1890       1.054260

4586       1.358987

56301     -1.089107

163259    -1.084178

388333     1.124989

503618    -1.580677

4061       1.271545

146429     1.316817

4033       1.161395

64218      1.223364

4283       2.368989

26751     -1.032950

257        1.149664

202020    -1.141980

100131067 -1.017806

284759     1.430093

100129396 -1.668032

388228     1.274576

53904     -2.061640

152195     1.155928

84616      1.460264

5359       1.780937

4991       1.033728

56271     -2.022540

84435      1.277080

259285     1.207666

11077     -1.620112

2867       1.563746

283089     1.651866

6737       1.629662

2579       1.016601

54739      2.209006

440888    -1.006499

916        1.277237

643332     1.097122

219473     1.425168

282618     1.609199

84251      1.489064

1907      -1.176856

9229      -1.146717

100329135 -1.105776

6570       1.225040

155185    -1.241520

51156      1.006213

26211      1.454197

283150     1.492881

7932       2.225834

129790    -1.630720

2701       1.235101

84504      1.707314

105372645  1.613644

81030      1.317525

221301     1.767864

56130     -1.391728

6373       2.871529

149428     1.677020

81797      1.235437

2633       1.785679

58503      1.346486

64090      2.178866

3744       1.472180

101929454  2.143059

51473     -1.781497

57733      1.454960

113220     1.050970

221303     1.670304

151300     1.002633

153811    -1.923544

3428       1.030863

340206     1.272645

284110     1.217508

3699       1.197110

1464      -1.078630

8743       1.220433

7098       1.211497

284422     1.354881

64063     -2.194666

1584       1.355824

51191      1.655687

100996345  1.556987

1962      -1.954756

150356    -1.281379

285489    -1.683693

55339     -1.040089

349667     1.005657

100505912 -1.462631

64065     -1.215904

127731     1.609808

26762      1.349261

81870      1.499792

2649      -1.675194

1583       1.201573

100130609 -1.103722

4990       1.277367

100507679  1.247883

9111       1.144934

100506164  1.027152

3820       1.133953

8383       1.206018

6372       2.049801

6037       1.104578

11081      1.371951

55601      1.756410

3036       1.294391

100505741  1.185386

81796     -1.196103

3803       1.524848

8820      -1.108896

6262      -1.227429

190       -1.483493

4159       1.533055

83716      1.002438

26239      1.416190

196472     1.484662

56156      1.050580

695        1.129899

100170765 -1.003990

503542     1.280066

219464     1.323098

55561      1.118111

100505890  1.409365

400657    -1.180599

153642    -2.148299

90485      1.110769

282763     1.585809

339479     1.466288

9370       1.480024

389874     1.349983

255411     1.169505

100132735  1.179235

6476      -1.118843

100291323 -1.159256

115361     1.258540

85449      1.032957

254240     1.314201

7476       1.776284

6688       1.360636

339779     2.688856

102723335  1.296454

337        1.055440

10798      1.531520

7482      -1.858156

114299    -1.556761

64714      1.180142

100131840  1.641326

64174      1.146901

84953     -1.253615

910        1.086040

245936     2.010292

2160      -1.266552

6890       1.225230

54212      1.407048

1360       1.265602

79024      1.558305

149095     1.088781

148738     1.194571

338321     1.004629

2318       1.131684

158399    -1.542245

387856    -1.012310

93233      1.235756

3742       1.509185

3456       1.408621

100505621  1.122448

266722    -1.359577

80830      1.452015

285987    -1.111867

128861     1.704414

391194     1.584209

57823     -1.215676

115019    -1.245901

283174    -1.151268

645027     1.502681

84969     -1.426703

51296      1.988566

58157      1.292535

84640     -1.642751

54913     -1.082616

133015    -1.190333

257358    -1.003104

124220     1.145397

53831     -1.357574

3669       1.112370

115677    -1.509770

3809       1.151705

220388    -1.702064

113746     1.177586

54221     -1.981458

2980       1.392996

1562       1.510211

149699     1.108494

23626      1.451647

342900     1.643334

100506470  1.505267

6850       1.081059

2978       1.326909

8447       1.121701

84547     -2.532165

> # 绘制富集的pathway,针对结果中的所有pathway

> for (pathway_id in kegg$ID){

+ map = pathview(gene.data  = map_ids,

+ pathway.id = pathway_id,

+ species    = "hsa", kegg.native = TRUE)

+ }

Error in pathview(gene.data = map_ids, pathway.id = pathway_id, species = "hsa",  : 

  找不到对象'bods'

此外: Warning message:

In data(bods) : data set ‘bods’ not found