ggsurvplot(
fit, #生存分析结果
data = NULL, # a dataset used to fit survival curves
fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数. 经常使用的转换可以用字符参数指定:"event"绘制累积事件(f(y) = 1-y),"cumhaz"绘制累积风险函数(f(y) = -log(y)),"pct"以百分比表示生存概率.
color = NULL, #曲线颜色
palette = NULL, #颜色调色板,可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
conf.int = FALSE, #是否画出置信区间
pval = FALSE, #是否显示P值
pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本,前提是pval = TRUE
surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线,允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.
risk.table = FALSE, #是否显示风险table.其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比；参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示
cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.
cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.
facet.by = NULL, #一个字符向量,包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称.
add.all = FALSE, #一个逻辑值. 如果为TRUE,则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线.
combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.
ggtheme = theme_survminer(), #主题名称
tables.theme = ggtheme, #主题名称,默认是theme_survminer.
)
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
同样的,我们从 DAVID 获取KEGG pathway的结果.
对于KEGG,我比较喜欢做气泡图,这样用两种形式的图结合在一起,效果更丰富更好看一点.
①.、首先打开origin图,可以看到一个表格,分别写上标题、单位、注释和作图的数据.
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
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 :
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
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：
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