オミクスデータの機能分析に利用できる方法が多すぎるにもかかわらず、結果の包括的なまだ詳細な理解を得ることは困難なままになっている。これは主に、この種の情報を視覚化するための公開ツールが不足しているためである。ここでは、グラフィック表示を強化するために、ggplot2に基づいたGOplotと呼ばれるRパッケージを紹介する。このパッケージは、一般的なエンリッチメント分析の出力を取得し、さまざまな詳細レベルでプロットを生成する。このパッケージは、オミクスデータに対するより深い洞察を提供し、研究者がわずか数行のコードで洞察に富んだプロットを生成し、調査結果を簡単に伝達できるようにする。
RパッケージGOplotは、CRAN-The Comprehensive R Archive Network：http://cran.r-project.org/web/packages/GOplotから入手できる。ベン図のShiny Webアプリケーションは、https://wwalter.shinyapps.io/Venn/に、サンプル図を含むパッケージの詳細なマニュアルは、https://wencke.github.io/にある。
manual
https://cran.r-project.org/web/packages/GOplot/GOplot.pdf
ベン図のwebサーバー
https://wwalter.shinyapps.io/Venn/
インストール
本体 Github
install.packages('GOplot')
#latest development version
install_github('wencke/wencke.github.io')
Rのバージョンによりツールが導入できないなら、 Rocker Communityのdockerイメージを使うのが手っ取り早い（紹介）。ローカルのR環境を汚さず、Rstudioをブラウザ上で使用できる。今回はこの方法で使用する。
#tag一覧
#ここでは3.5.1を使う
docker pull r-base:3.5.1
パスワードを指定して立ち上げる。ここではポート番号8787番を指定。
docker run -e PASSWORD=yourpassword --rm -p 8787:8787 rocker/rstudio
localhost:8787にアクセスする。ユーザー名はrstudio、パスワードはここでは"yourpassword"になる。
テストラン
データセットECが用意されている。
library(GOplot)
head(EC$david)
head(EC$genelist)
２、circオブジェクトを作成
circ <- circle_dat(EC$david, EC$genelist)
３、GOBarでバープロット出力
GOBar(subset(circ, category == 'BP'))
４、GOBubbleでbubble plotを出力
GOBubble(circ, labels = 3)
またはBP、CC、MFに分けて出力
GOBubble(circ, title = 'Bubble plot', colour = c('orange', 'darkred', 'gold'), display = 'multiple', labels = 3)
GOBubble(circ, title = 'Bubble plot', colour = c('orange', 'darkred', 'gold'), display = 'multiple', labels = 3)
詳細はマニュアルを確認して下さい。
引用
GOplot: an R package for visually combining expression data with functional analysis.
Walter W, Sánchez-Cabo F, Ricote M
Bioinformatics. 2015 Sep 1;31(17):2912-4
*1
HP
https://www.rocker-project.org
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