多组学联合分析—桑基图

做多组学研究的小伙伴，是不是常遇到这样的困扰？

转录组测出来上百个差异基因，代谢组筛出一堆差异代谢物，可这些“零散数据”怎么串联起来？基因调控了哪个通路？通路又如何影响代谢物变化？“基因-通路-代谢物”的调控链条藏在海量数据里，靠表格罗列根本看不清逻辑……

今天就给大家安利一款多组学整合分析的“可视化神器”——基因-通路-代谢物桑基图！它能把抽象的分子调控关系变成清晰的“流向图”，让你的科研逻辑一目了然，论文配图档次直接拉满！

什么是基因-通路-代谢物桑基图

先给新手小伙伴科普下：桑基图原本是用来展示能量分流、物质流动的可视化工具，后来被广泛应用于生物信息学领域。而基因-通路-代谢物桑基图，就是专门为解析“基因调控通路、通路影响代谢物”这一核心逻辑设计的。

它的核心设计特别好理解，就3个关键点：

节点：图中的每个“小方块”，分别代表基因、通路、代谢物这三类“分子角色”，一眼就能区分不同层级的生物实体；
连线：连接节点的“线条”是核心！它代表不同角色之间的关联——比如基因指向通路，就说明这个基因参与了该通路的调控；通路指向代谢物，就代表通路激活/抑制会影响这类代谢物的合成或积累；
宽度：这是桑基图的“精髓”！连线的宽度可不是随便画的，而是对应了真实的实验数据——比如连线越宽，说明基因对通路的调控作用越强、通路与代谢物的关联越紧密。

下面我们使用R语言 ggsankey包教大家如何绘制桑基图，绘图脚本如下：

1.加载需要的包

#设置镜像，
 local({r <- getOption("repos")
 r["CRAN"] <- "http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/"
options(repos=r)})
# 依赖包列表：自动加载并安装
package_list <- c("ggplot2","ggsankey","dplyr","tidyr","viridis")
# 判断R包加载是否成功来决定是否安装后再加载
for(p in package_list){
  if(!suppressWarnings(suppressMessages(require(p, character.only = TRUE, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))){
    install.packages(p,  warn.conflicts = FALSE)
    suppressWarnings(suppressMessages(library(p, character.only = TRUE, quietly = TRUE, warn.conflicts = FALSE)))
  }
}

2.读入数据

#设置工作路径
setwd("~/work/07.lh")
#读入数据
gene <- read.delim("gene.kegg.result.txt", sep = "\t", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
meta <- read.delim("meta.kegg.result.txt", sep = "\t", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
head(gene)
head(meta)

读入基因kegg富集分析结果和代谢物kegg富集分析结果，文件格式如下：

Pathway	ID	Pvalue	RichFactor
Sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis	TRINITY_DN31349_c0_g2	0.0000238520842.1058445728966
Sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis	TRINITY_DN4141_c1_g1	0.0000238520842.1058445728966
Sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis	TRINITY_DN4464_c0_g1	0.0000238520842.1058445728966
Sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis	TRINITY_DN588_c0_g2	0.0000238520842.1058445728966
Sesquiterpenoid and triterpenoid biosynthesis	TRINITY_DN9758_c0_g1	0.0000238520842.1058445728966
PI3K-Akt signaling pathway	TRINITY_DN2800_c0_g2	0.000742297381.21838150289017
PI3K-Akt signaling pathway	TRINITY_DN2989_c0_g1	0.000742297381.21838150289017
PI3K-Akt signaling pathway	TRINITY_DN6700_c0_g1	0.000742297381.21838150289017
PI3K-Akt signaling pathway	TRINITY_DN874_c4_g1	0.000742297381.21838150289017
PI3K-Akt signaling pathway	TRINITY_DN9367_c0_g2	0.000742297381.21838150289017

第一列：代谢通路；第二列：基因名称或代谢物名称；第三列：富集分析pvalue值；第四列：富集因子（该列可省略）

3.数据处理

# 为不同阶段指定不同的value
# 首先创建基因-通路连接的value（使用-log10(Pvalue)）
gene_pathway <- gene %>%
  distinct(ID, Pathway, .keep_all = TRUE) %>%
  transmute(x = "Gene", 
            node = ID, 
            next_x = "Pathway", 
            next_node = Pathway, 
            value = -log10(Pvalue))
# 然后创建代谢物-通路连接的value（使用富集分数）
meta_pathway <- meta %>%
  transmute(x = "Pathway", 
            node = Pathway, 
            next_x = "meta", 
            next_node = ID, 
            value = -log10(Pvalue))
# 然后创建代谢物 - NA 连接的value（使用富集分数）
meta_NA <- meta %>%
  transmute(x = "meta", 
            node = ID, 
            next_x = "NA", 
            next_node = "NA", 
            value = -log10(Pvalue))
#pathway_NA
# 合并数据
df_sankey_custom_value <- bind_rows(gene_pathway, meta_pathway,meta_NA) %>%
  mutate(fill_type = case_when(
    x == "Gene" ~ "Gene",
    x == "Pathway" ~ "Pathway",
    x == "meta" ~ "meta",
  ))
df_sankey_custom_value[[1]] <- factor(df_sankey_custom_value[[1]], levels = c("Gene",  "Pathway", "meta"))
df_sankey_custom_value[[3]] <- factor(df_sankey_custom_value[[3]], levels = c("Gene",  "Pathway", "meta"))
head(df_sankey_custom_value)

4.绘图

ggplot(df_sankey_custom_value, aes(x = x, 
                                   next_x = next_x, 
                                   node = node, 
                                   next_node = next_node,
                                   fill = factor(node),
                                   label = node,
                                   value = value)) +  # 确保有value映射
  #流线图层
  geom_sankey(flow.alpha = 0.6,           # 连接线的透明度（0-1）
              node.color = "white",       # 节点边框颜色
              node.linewidth = 0.3,       # 节点边框线宽
              flow.color = "gray40",      # 连接线边框颜色
              smooth = 8,                 # 流线平滑度，值越大曲线越平滑
              width = 0.2 ) +             # 节点的相对宽度
  #标签图层
  geom_sankey_label(size = 2.5,           # 标签字体大小
                    color = "black",      # 标签文字颜色
                    fill = "white",       # 标签背景填充色
                    alpha = 0.8,          # 标签背景透明度
                    label.r = unit(0.05, "lines"),  # 标签圆角
                    label.size = 0.2) +  # 标签边框粗细
  theme_sankey(base_size = 18) +         # 桑基图专用主题，基础字体大小18
  scale_fill_viridis_d() +               # 使用viridis离散颜色标度
  theme(
    legend.position = "none",
    plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold", size = 16),
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, color = "gray40", size = 12),
    axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10)),
    panel.grid.major = element_blank(),
    panel.grid.minor = element_blank(),
    plot.background = element_rect(fill = "white", color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA)
  ) +
  labs(
    title = "桑基图",
    x = "",
    y = ""
  )

结果如下图：

好了，小编就先给大家介绍到这里。希望对您的科研能有所帮助！祝您工作生活顺心快乐！

发表于 1天前
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分类：R

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