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指定通路绘制gsea图热图和火山图
前面在 所有的肿瘤都有恶性增殖的特性吗，我们发现了绝大部分癌症都有MKI67和TOP2A这样的细胞增殖通路相关基因的高表达，最后的gsea分析结果里面展示的通路包括： 2.4 Replication and 对初学者来说， 跳过了大量细节，所以跟这个教程会比较吃力，有粉丝就提问了希望可以对这些通路在在具体的癌症里面细化展示，比如绘制gsea图，热图和火山图。 up_kegg_', gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制热图 gsub('/','-',up_kegg$Description[i]), '.pdf')) }) 然后 批量针对每个通路绘制火山图 ，把每个通路里面的基因列表标记在火山图里面，这个时候仍然是分成两步走，首先绘制一个火山图 (不同的包做差异分析得到的矩阵列名不一样，下面是DEseq2的结果举例哦 )： ## for volcano
2.9K30编辑于 2022-07-26 - 来自专栏数据挖掘
数据挖掘—KEGG通路图绘制和通路图标注上下调基因
数据挖掘—KEGG通路图绘制和通路图标注上下调基因在做差异基因分析后，使用差异基因做KEGG富集时候，常常需要绘制某些KEGG通路图以及在通路图上标注上下调基因，这里我包装了个函数来快速的进行绘制plot_kegg_pathview_tf deg_shared,select_dt,"pathview")主要传入3个参数，第一个是用来做富集分析的差异基因列表，需要同时包含“Gene”,"logFC"两列，如#演示用，logFC统一设置为1或者-1，通路图会根据 Human Diseases", ]kk_dt <- na.omit(kk_dt)dim(kk_dt[kk_dt$pvalue < 0.05,])#9#如本次以绘制满足pvalue < 0.05的9条通路为例 dir.exists(pathway_folder)){ dir.create(pathway_folder) } # 设置输出目录为该通路文件夹 old_wd <- ，其中包含3个文件，分别是原始的KEGG通路图，标注上下调基因的通路图等如：
34310编辑于 2026-02-09 - 来自专栏生信修炼手册
PathVisio : wiki pathway 通路图可视化工具
PathVisio 是一款免费开源的pathway 可视化工具，通过这个软件我们不仅可以创建并编辑通路图，甚至还可以进行富集分析。 编辑通路图 我们从wikipathway 下载的gpml 通路文件，可以直接导入这个软件中。 > Import , 导入该文件，导入成功后，就可以看到通路图了。 对于编辑好的通路图，可以选择 File -> Export 进行导出，可以导出为图片，支持PDF， PNG，SVG， TIFF 4 种格式，也可以另存为gpml 等文件格式。 通过这个软件，我们不仅可以从gpml文件得到对应的通路图，还可以对通路图进行编辑和修改； 通过Search功能，可以方便的查询基因相关的通路信息； 这个软件还有很多插件，将功能扩展的更加强大，值得我们去探索
2.1K20发布于 2020-05-09 - 来自专栏百味科研芝士
8分+个体化通路活性鉴定算法开发
图1 IPAM流程图 2. 鉴定泛癌中的失调通路 为鉴定不同癌症类型中的特异性失调通路，作者对20种癌症类型的318条KEGG通路进行差异分析。 基于KEGG分类方法，将这85条代谢通路分为氨基酸代谢，碳水化合物代谢，能量代谢，糖代谢，脂质代谢，辅因子和微生物代谢，核苷酸代谢和外源生物代谢等8个亚类。 在脂质代谢亚类中，α-亚麻酸代谢，脂肪酸降解和类固醇生物合成与多于8种的癌症类型患者生存期显著相关。 7. 差异表达基因的富集分析表明，这些基因富集与细胞循环通路（图6f）。总的来说，PPARA可能通过调控BCAA的降解影响肾癌发展和预后。 图6 支链氨基酸代谢影响肾癌的发展和预后 8. PB处理后，细胞色素P450的5个基因显著上调，其中CYP3A4, CYP2C9和CYP2C8与LIHC患者的生存期显著相关。总的来说，NR1I2和NR1I3通过调控脂肪酸代谢最终影响肝癌预后。
95230编辑于 2022-05-17 - 来自专栏R语言数据分析指南
R优雅的自定义绘制代谢通路图
❝最近看到一个非常好的案例来分享一下，使用igraph，ggraph等R包来自定义绘制代谢通路pathway， 原文文档链接见下方，数据可自行去官网下载。 graph_from_data_frame( d = example1_edge_table, vertices = example1_nodes_table, directed = T ) 绘制基础通路图 graph_from_data_frame( d = example2_edges, vertices = example2_nodes, directed = T) 绘制PPP代谢途径图 - graph_from_data_frame( d = example3_edges, vertices = example3_nodes, directed = T) 绘制TCA途径图
1.1K00编辑于 2022-12-20 - 来自专栏生信技能树
想富集哪个通路就富集哪个通路？
processing and presentation 10/67 80/8848 hsa05332 Graft-versus-host disease 8/ 67 44/8848 hsa04672 Intestinal immune network for IgA production 8/67 49/8848 但是学员给出来的解决方案居然是取跟感兴趣的通路取交集后 》我提问：我拿到了2000个差异基因，然后去kegg富集，发现铁死亡通路不显著，然后我把2000个基因去跟铁死亡通路交集后的30个基因，然后拿30个基因去kegg富集，发现铁死亡通路这个时候显著了。 如果铁死亡通路在这个步骤中不显著，可能是因为这些基因在整个基因集的背景下对铁死亡通路的贡献不够突出。 交集分析： 将差异基因与铁死亡通路的基因集进行交集分析，是为了筛选出与铁死亡通路直接相关的基因子集。这个步骤有助于缩小分析范围，专注于可能在铁死亡通路中起关键作用的基因。
58910编辑于 2024-11-21 - 来自专栏全栈程序员必看
POJ–1300–Door Man【推断无向图欧拉通路】
无向图欧拉通路充要条件：G为连通图，而且G仅有两个奇度结点（度数为奇数的顶点）或者无奇度结点。 无向图欧拉回路充要条件：G为无奇度结点的连通图。 思路：推断是否存在欧拉通路。 依据欧拉通路、欧拉回路的性质来做。有两种情况：一种是欧拉回路。全部房间的门的个数都是偶数个，而且此时初始房间不是0，此时存在要求的路径。假设初始是0则不行。还有一种是欧拉通路。
30510编辑于 2022-07-08 - 来自专栏生命科学
Wnt 信号通路介导胆碱通路抵御感染 | MedChemExpress
综合以上实验结果，线虫通过毒蕈碱受体的激活抵御 Staphylococcus aureus 的感染（图1）。 而在未被细菌感染的线虫内，利用胆碱受体的拟似物 Arecoline 和激动剂 Oxotremorine 也可以刺激 cwn-2 的表达（图2）。 综合以上结果，Staphylococcus aureus 的感染刺激 Ach 释放激活毒蕈碱信号通路，而毒蕈碱信号通路的又诱导 Wnt 信号通路的受体和配体的表达（图3）。 证明毒蕈碱信号通路的抗菌作用下游需要通过 Wnt 信号通路，而 Wnt 信号通路在先天性免疫反应中也是必要的条件（图4）。 小M 的小思考： 毒蕈碱信号通路是神经细胞胆碱受体的重要信号通路，Wnt 信号通路在生物体内是高度保守的信号通路，可以调节小肠上皮细胞的分化等众多生物学过程。
42620编辑于 2023-02-16 - 来自专栏生信菜鸟团
R tips：交互式网络图展示GO富集子通路
clusterProler包可以进行富集分析和可视化，对于富集结果它有一个goplot的绘图类型，用于绘制显著富集通路的有向无环图（DAG）。 富集分析时dotplot只展示最显著的n（n=10, 15, 20,等等）条通路，那么子通路网络图可以进一步展示这些显著通路是否有显著的子通路（绿色箭头指示）。 这些网络图有一个缺点，不能展示相应的通路名，否则的话，整个网络图会非常凌乱（我把相应的代码注释了，可以自己尝试展示通路名的情况），这个时候可以考虑使用交互网络图来完成。 ? sigmaNet绘制交互网络图 交互网络图如下，红色的线是“is_a”，紫色的线是“part_of”，点的大小代表连接的数量，由于子通路往往不止一条，所以大的点代表父通路，小点代表子通路，着色的点是显著通路 minSize = 2, maxSize = 8)
4.1K21发布于 2021-05-24 - 来自专栏生命科学
Wnt 信号通路 | MedChemExpress
Wnt 信号通路是一种古老的、进化上保守的通路。 在有 Wnt 信号时 (如 Wnt1, Wnt3a, Wnt8)，Wnt 与由 Frizzled 受体和 LRP5/6 组成的受体复合物的结合引发一系列事件，从而靶向破坏 β-catenin 所需的 APC 而 Wnt 信号通路也会被 R-spondin 家族蛋白和 Norrin 蛋白激活。另外，其下游途径的激活也可以被抑制，例如 TAK1-NLK 阻断了 β-catenin 诱导的转录活性。 Cell. 2012;Jun 8;149(6):1192-205. 2. Angers S, et al. Proximal events in Wnt signaltransduction. Carcinogenesis. 2012 Mar;33(3):483-91. 8. Cruciat CM, et al.
1.2K30编辑于 2023-03-01 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
PROGENy ||推断通路活性
常可以通过基因的表达来推断某个信号通路的活性。然而，只考虑基因表达对通路的作用往往忽略了翻译后修饰的作用，并且下游信号代表非常特定的实验条件。 PROGENy可以从基因表达数据中推断14种信号通路（雄激素，雌激素，EGFR，低氧，JAK-STAT，MAPK，NFkB，PI3K，p53，TGFb，TNFa，Trail，VEGF和WNT）的通路活性 例如：在pbmc单细胞数据中识别通路活性。 ?
1.9K40发布于 2020-11-03 - 来自专栏铭毅天下
Elasticsearch 8.X “图搜图”实战
1、什么是图搜图？ "图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。 3、Elasticsearch 8.X 如何实现图搜图？ 从宏观角度，类似把“大象放冰箱”的几个大步骤，Elasticsearch 8.X 要实现图搜图需要两个核心步骤： 步骤1：特征提取 使用图像处理和机器学习的方法（如卷积神经网络）来提取图像的特征。 4、Elasticsearch 8.X “图搜图”实战 4.1 架构梳理 数据层：图片数据分散在互联网上，需要采集实现。 采集层：借助爬虫或者已有工具采集数据，存储到本地即可。 业务层：实现图片转向量后，借助knn检索实现图搜图。
1.4K10编辑于 2023-08-18 - 来自专栏java一日一条
8张图理解Java
一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。如果图解没有阐明问题，那么你可以借助它的标题来一窥究竟。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 ? 2、equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计用来提高性能。 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ?
36010发布于 2018-09-18 - 来自专栏微信公众号：Java团长
8张图理解Java
一图胜千言，下面图解均来自Program Creek网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd";s = s.concat("ef"); ? 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ?
36810发布于 2018-08-06 - 来自专栏Java后端技术栈
8 张图理解 Java
来源：ImportNew - era_misa， 一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); ? 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ? 看完本文有收获？请转发分享给更多人
26110发布于 2018-08-09 - 来自专栏java达人
8张图理解Java
1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); 2、equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。
78260发布于 2018-03-26 - 来自专栏java工会
8张图理解Java
一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。如果图解没有阐明问题，那么你可以借助它的标题来一窥究竟。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); ? 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ? ?
27100发布于 2018-07-31 - 来自专栏精讲JAVA
8 张图理解 Java
来源：ImportNew - era_misa 一图胜千言，下面图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); ? 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ?
45610发布于 2018-12-07 - 来自专栏Web项目聚集地
8张图理解Java
译者：era_misa | 源自：ImportNew 一图胜千言，下面涉及的图解均来自Program Creek 网站的Java教程，目前它们拥有最多的票选。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); ? 8、Java虚拟机运行时数据区域 图解展示了整个虚拟机运行时数据区域的情况。 ?
45810发布于 2018-09-21 - 来自专栏Deep learning进阶路
8-1 图结构
8-1 图结构 1、图结构 前面已经讲了 "一对一" 的线性存储结构、"一对多"的树结构 ， 现在介绍 "多对多" 的图结构 图G由两个集合 V和E 组成， 记为G=( V, E) ， 其中 V是顶点（ 2、常见的图的种类 可分为完全图，连通图、稀疏图和稠密图： ①完全图 若图中各个顶点都与除自身外的其他顶点有关系，这样的无向图称为完全图。同时，满足此条件的有向图则称为有向完全图。 ? ②稀疏图和稠密图 这两种图是相对存在的，即如果图中具有很少的边（或弧），此图就称为"稀疏图"；反之，则称此图为"稠密图"。 连通图中，由于任意两顶点之间可能含有多条通路，遍历连通图的方式有多种，往往一张连通图可能有多种不同的生成树与之对应。 连通图中的生成树必须满足以下 2 个条件： ●包含连通图中所有的顶点； ●任意两顶点之间有且仅有一条通路； 因此，连通图的生成树具有这样的特征，即生成树中边的数量 = 顶点数 - 1。
70630发布于 2019-07-02
腾讯云开发者
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