上篇笔记分享了使用R语言进行GO分析的机械化操作，本篇内容将会分享如何用R语言作通路分析。
紧接上篇笔记内容，作KEGG富集分析用的文件是id.txt文件，即基因ID文件。
1.安装以下所需要的包
install.packages("colorspace") ##安装所需要的包
install.packages("stringi")
source("Bioconductor - Help")
biocLite("DOSE")
biocLite("clusterProfiler")
biocLite("pathview")
2.加载所需包
library("colorspace") ##加载所需要的包 library("stringi") library("DOSE") library("clusterProfiler") library("org.Hs.eg.db") library("enrichplot") library("ggplot2")
3.设置工作路径并加载“clusterProfiler”包
setwd("C:\\Users\\31791\\Desktop\\KEGG")
library("clusterProfiler")4.导入id.txt文件，运行以下代码
rt=read.table("id.txt",sep="\t",header=T,check.names=F)
rt=rt[is.na(rt[,"entrezID"])==F,]
geneFC=rt$logFC
gene=rt$entrezID
names(geneFC)=gene5.运行以下代码进行KEGG富集分析，得到KEGG.txt文件
kk <- enrichKEGG(gene = gene, organism = "hsa", pvalueCutoff =0.05, qvalueCutoff =0.05)
write.table(kk, file="KEGG.txt",sep="\t",quote=F,row.names = F)6.进行可视化绘制气泡图和柱状图
#柱状图
tiff(file="barplot.tiff",width = 20, height = 20, units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=600)
barplot(kk, drop = TRUE, showCategory = 20)
dev.off()
#点图
tiff(file="dotplot.tiff",width = 20, height = 20, units ="cm",compression="lzw",bg="white",res=600)
dotplot(kk, showCategory = 20)
dev.off()7.通路图 (利用pathview查阅代谢通路图并导出)
library("pathview")
keggxls=read.table("KEGG.txt",sep="\t",header=T)
for(i in keggxls$ID){pv.out <- pathview(gene.data = geneFC, pathway.id = i, species = "hsa", out.suffix = "pathview")
}8.结果如下
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