网站用表达量数据绘制GSEA图的R语言代码

在R语言中，绘制基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，简称GSEA）图通常使用`gseaborn`包，它是基于`ggplot2`的扩展库，适合生物信息学数据可视化。假设你已经有了一个DataFrame，其中包含基因表达数据和基因集合的得分，你可以按照以下步骤创建GSEA图：

# 首先安装并加载必要的库
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("gseaborn") # 如果未安装
library(gseaborn)
library(reshape2) # 有时需要处理长格式数据

# 假设你的数据叫expression_data，集合得分叫gene_set_scores
# 数据应该类似这样：
# data.frame(gene_id, expression_values, gene_set_scores)

# 将数据转换为长格式，方便ggplot2处理
expression_df_long <- melt(expression_data, id.vars = "gene_id", variable.name = "gene_name", value.name = "expression")

# 定义GSEA的显著性值（如p-value或FDR）
set_significance <- ifelse(gene_set_scores > 0, "Upregulated", "Downregulated") # 正分数表示上调，负分数表示下调

# 创建GSEA图
gsea_plot <- ggsignif(
  data = cbind(expression_df_long, set_significance),
  mapping = aes(x = reorder(gene_name, expression), y = expression, fill = set_significance),
  color = set_significance,
  size = gene_set_scores, # 某些版本的gseaborn需要size而不是size aesthetic
  show.legend = FALSE,
  geom = "point",
  stat = "identity"
)

# 添加其他定制元素，比如标题、x轴和y轴标签
gsea_plot + labs(title = "GSEA Plot for Gene Expression Data", x = "Genes", y = "Expression Level")

# 显示GSEA图
print(gsea_plot)