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YuLab-SMU / clusterProfiler

:bar_chart: A universal enrichment tool for interpreting omics data
https://yulab-smu.top/biomedical-knowledge-mining-book/
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关于dotplot展示compareCluster结果的疑惑 #111

Closed ShixiangWang closed 6 years ago

ShixiangWang commented 6 years ago

Y叔你好，

在使用compareCluster函数对多个数据集做比较分析后，使用dotplot绘制结果，发现排序让我挺困惑的，所以想请教一下。我查看函数说明默认是以geneRatio排序的，但看着结果图又感觉不是哎。

（分析的时候是照着您Bioconductor的包主页做的，我也记不清具体您有没有在文档中说明了，最近网络很不好，一直进不去，所以只好在这里留言请教你了。）

GuangchuangYu commented 6 years ago

按照向导https://github.com/GuangchuangYu/clusterProfiler/issues/new, 给个example再说。

ShixiangWang commented 6 years ago

不好意思，用电脑试了很多次传图都没成功…今天用电脑登github一直转圈圈，现在用邮件发下试试。

我想问compare图中展示多个数据集的富集时，纵轴的排序依据是什么？ [cid:f9ff739f-d9fa-4b2d-82b0-f2c74342dd58]

来自 魅族 PRO 6s

-------- 原始邮件 -------- 发件人：Guangchuang Yu notifications@github.com 时间：周三 10月25日 11:26 收件人：GuangchuangYu/clusterProfiler clusterProfiler@noreply.github.com 抄送：王诗翔 wangshx@shanghaitech.edu.cn,Author author@noreply.github.com 主题：Re: [GuangchuangYu/clusterProfiler] 关于dotplot展示compareCluster结果的疑惑 (#111)

按照向导https://github.com/GuangchuangYu/clusterProfiler/issues/new, 给个example再说。

— You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHubhttps://github.com/GuangchuangYu/clusterProfiler/issues/111#issuecomment-339202863, or mute the threadhttps://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AX5Y5IiosVMBhxOWw3CyWUWC9BM08N2bks5svqpTgaJpZM4QFWZc.

ShixiangWang commented 6 years ago

能看到图吗？不行的话，我过段时间再仔细描述好问题。不好意思

GuangchuangYu commented 6 years ago

没图，那过阵子吧。而且要有代码，可以重复出你的图。

ShixiangWang commented 6 years ago

@GuangchuangYu 国内网终于正常了~ 创建样例代码：

> dput(set)
structure(list(set1 = c("6696", "1301", "4312", "6690", "26585", 
"1300", "7153", "27324", "4321", "23213", "1277", "1048", "1356", 
"3149", "6286", "100133941", "7058", "10563", "7262", "1281", 
"1365", "1382", "6273", "8612", "653220///653067", "1001", "51280", 
"4192", "3866", "1278", "10606", "4830", "5352", "10643", "6241", 
"9768", "991", "3486", "1894", "9518", "1832", "26872", "51203", 
"11130", "2023", "3514", "3507", "50802///3514", "1728", "1462", 
"1290", "55165", "6715", "28442///28396///3507///3500///3493", 
"4751", "348249///6358", "33", "56967", "10516", "2171", "8404", 
"55022", "100526664///9936///4065", "407004///84981", "1808", 
"6578", "79625", "26577", "125", "4005", "6926", "58494", "154", 
"4973", "79652", "4360", "6532", "56920", "9314", "11326", "54922", 
"64499", "23767", "55679", "10186", "722", "590", "2920", "51673", 
"8630", "760", "90865", "2791", "445815///11217", "10266", "730", 
"8991", "216", "51705", "7102", "6590", "729238///653509", "2627", 
"9732", "8406", "8639", "57608", "9510", "7122", "2273", "100653057///1066", 
"11170", "10268", "474344", "2719", "23266", "10365", "7433", 
"7075", "9353", "57188", "91851", "5319", "762", "2013", "9022", 
"3777", "3730", "9254", "21", "2878", "4239", "51208", "1361", 
"1675", "9079", "27074", "1910", "2294", "28984", "2354", "7450", 
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"1580", "2167"), set2 = c("1301", "4321", "7153", "6696", "26585", 
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    "1803", "6715", "4521", "4605", "2305", "10403", "4320", 
    "55839", "83461", "1944", "22974", "1728", "7272", "51203", 
    "51557", "1469", "80343///2861", "9212", "100507855///205", 
    "891", "128872", "6273", "266740///4101", "4321", "5831", 
    "4288", "9245", "3866", "9787", "26585", "10609", "9143", 
    "1048", "4085", "9768", "898", "25803", "8970///8339", "55143", 
    "55872", "101340250///100124541///728239///81557", "9244", 
    "1277", "10643", "9837", "24137", "26255", "5047", "4885", 
    "124801", "10963", "2118", "8878", "9133", "7468", "8612", 
    "2810", "10615", "6790", "10563", "23475", "85235///8969///8336///8332///8330///8329", 
    "5255", "2146", "81620", "5099", "55040", "116832", "8943", 
    "11004", "11065", "3832", "1356", "638", "983", "3149", "100133941", 
    "3537", "10606", "79623", "995", "10322", "2023", "1033", 
    "54978///1058", "7298", "30001", "8318", "701", "8038", "3706", 
    "81611", "4105", "3364", "79703", "653562///386757///6535", 
    "7020", "4192", "26499", "65263", "79019", "7262", "3206", 
    "54908", "27344", "220134", "347733", "7083", "51155", "9055", 
    "10635", "56992", "146909", "4830", "23464", "5190", "10331", 
    "23397", "990", "5366", "27293", "116372", "5121", "699", 
    "100132399///100008586///729447///729442///729431///729428///729422///645073///26748///2579///2578///2577///2576///2574", 
    "55359", "1945", "8573", "51678", "890", "55055", "7980", 
    "51016", "727897", "24", "79007", "3868", "6676", "55732", 
    "5578", "11130", "55744", "2444", "80305", "6513", "11014", 
    "84296", "2491", "3507", "79682", "1111", "3775", "2017", 
    "677795///9238", "2861", "3159", "94081", "4100", "993", 
    "26059", "8091", "4319", "1719", "8228", "11169", "79783", 
    "5347", "56938", "79017", "51512", "3783", "55612", "28823", 
    "728269///4108", "8140", "23197", "2304", "55568", "6472", 
    "64798", "1365", "2898", "55388", "8363", "80008", "26472", 
    "2575", "400506", "1308", "4931", "1362", "100532732///401251///4439", 
    "27299", "80164", "53836", "26575", "5307", "4171", "28442///28396///3507///3503///3502///3500///3495///3494///3493///3492", 
    "3070", "10733", "10926", "2048", "9232", "2571", "9140", 
    "25830", "79801", "28969", "23065", "78990", "28831///26586", 
    "11015", "9928", "7138", "9401", "79644", "6518", "6947", 
    "8601", "54892", "5756", "27338", "6535", "54830", "8347///8346///8344///8343///8339", 
    "8345", "29901", "100528017///6289///6288", "3017", "51816", 
    "10610", "1959", "2824", "27063", "23237", "22885", "3055", 
    "728", "1036", "100861540", "4688", "79683", "683", "23345", 
    "976", "161176///79686", "29108", "23336", "27147", "6236", 
    "72", "57493", "3158", "6003", "55790", "5739", "969", "1794", 
    "3045", "6362", "64123", "9674", "313", "5797", "55857", 
    "101930578///100887750///55901", "3397", "6332", "1776", 
    "6376", "101929500///51232", "467", "84525", "718", "11069", 
    "5997", "653361", "3122", "5743", "55711", "64499///7177", 
    "55022", "10763", "56729", "53405", "5244///5243", "285203", 
    "358", "5468", "1326", "10391", "55766", "64759", "4117", 
    "5627", "23460", "13", "3575", "51285", "57211", "7538", 
    "4060", "51338", "56155", "3202", "10319", "6237", "1490", 
    "6846///6375", "1843", "1396", "53829", "26084", "79740", 
    "23492", "4056", "9496", "90627", "3579", "2921", "1359", 
    "81698", "3820", "51294", "26577", "8406", "8991", "283298", 
    "9839", "820", "51296", "54", "2203", "79870", "4638", "9353", 
    "5166", "4973", "83716", "150094", "9172", "4815", "8787", 
    "2701", "3250///3240", "4118", "3399", "81575", "26628", 
    "9732", "9413", "445815///11217", "6274", "154", "79625", 
    "6446", "140597", "26051", "8741", "51090", "81606", "712", 
    "4929", "5376", "3048///3047", "6876", "1602", "713", "7305", 
    "79839", "79812", "8835", "366", "2328", "6578", "64236", 
    "65009", "407977///8742", "2995", "10742", "1012", "8809", 
    "6590", "10203", "241", "80323", "58494", "1634", "722", 
    "2627", "407004///84981", "79148", "56967", "54674", "4008", 
    "64499", "361", "55303", "79652", "5551", "57608", "8630", 
    "1808", "11346", "79026", "57088", "6401", "1593", "9457", 
    "79762", "8436", "7363", "5730", "1805", "10186", "4332", 
    "53826", "100526664///9936///4065", "443", "10891", "2202", 
    "1906", "7049", "55679", "9723", "5199", "389136", "3569", 
    "51348", "4069", "23024", "2268", "55450", "10365", "3563", 
    "56920", "6414", "3384", "23266", "6275", "9052", "6347", 
    "760", "2273", "5787", "4005", "1408", "1346", "2719", "8843", 
    "6439", "80760", "1410", "54873", "710", "4881", "27123", 
    "5319", "2294", "54922", "9535", "23554", "196740", "348249///6358", 
    "21", "2353", "2662", "7102", "7056", "2791", "55214", "8676", 
    "9365", "9934", "11326", "10398", "216", "102465526///7869", 
    "2327", "2920", "5919", "51365", "9254", "306", "28513", 
    "33", "9452", "8404", "3909", "51411", "4360", "2013", "2999", 
    "1264", "9022", "8796", "10578", "81563", "57188", "26353", 
    "5225", "4969", "10516", "10894", "4311", "7704", "2264", 
    "3316", "1901", "9314", "5175", "1440", "6926", "29953", 
    "2", "79413", "1521", "10268", "4023", "23037", "4256", "2878", 
    "51208", "7122", "1524", "55282", "590", "2615", "51554", 
    "1361", "1043", "9510", "654817///654816///653361", "1910", 
    "55578///1674", "7450", "7433", "8839", "27074", "8875", 
    "1675", "56000", "125", "474344", "3777", "3373", "91851", 
    "100653057///1066", "80761", "857", "11170", "90865", "8639", 
    "58189", "10232", "7075", "51673", "5348", "5473", "6532", 
    "730", "256949", "3101", "3730", "51705", "28984", "4818", 
    "1003", "6440", "2532", "64174", "729238///653509", "6445", 
    "4129", "2823", "3040///3039", "762", "3043", "100532742///2277", 
    "10351", "9079", "8685", "79825", "51751", "6441", "7356", 
    "4239", "6943", "10266", "1580", "4499", "10974", "55273", 
    "2167", "2354", "8547", "25928", "23016///7123", "11197", 
    "177", "7134")), .Names = c("set1", "set2", "set3", "set4", 
"set5"))
> ck_enrichKEGG <- compareCluster(geneCluster = set, fun = "enrichKEGG")
> ck_enrichDO <- compareCluster(geneCluster = set, fun = "enrichDO")
> dotplot(ck_enrichKEGG)
> dotplot(ck_enrichDO)

下面是两幅大致的结果截图。 compare

compare2

我想问的问题是当有几个不同的数据集比较时，纵坐标从上到下排序的依据是什么？像第一幅图纵轴排的第二个都很小而且有的就没有dot，怎么会排到第二个的？

另外一个我想请教的问题是，如果我想对这几个数据集的差异基因交集做GSEA，怎么实现呢？因为同一个基因在原本的数据集中的Rank不一样，怎么综合它们的rank，我们怎么尽量体现基因在不同数据集的rank，又能够综合起一个量化的值作为排序依据然后做GSEA分析？这是我在思考和想要处理的一个问题，您如果有兴趣可以回答一下。

GuangchuangYu commented 6 years ago

第一个问题按照geneCluster的顺序，比如geneCluster[[1]]的富集结果会排在最上面，而这个富集结果，自身的排序按照p值来。

第二个问题等于说你要综合不同数据源的数据来做GSEA？整合应该是比如说表达水平这个层面上来，而不是到了排序的层面才整合的。

GuangchuangYu commented 6 years ago

BTW，dput的输出请写文件，github支持你上传文本。

ShixiangWang commented 6 years ago

@GuangchuangYu 谢谢解惑和提醒啊，之前没注意到上传文件这个问题。谢谢您的意见，我自己觉得自己这样做整合分析很有问题，但因为是不同的数据集，所以在得到差异基因列表之前我也不知道怎么去做，所以自然地想到了都做完差异分析然后取交集基因做GSEA。再次谢谢Y叔耐心解答~

GuangchuangYu commented 6 years ago

GSEA用的是全部数据，不是差异基因，你理解有问题，赶紧去看文献。

ShixiangWang commented 6 years ago

@GuangchuangYu 还好我多问了一句大佬，当头棒喝:smile:。之前一直把它们看成一类差异富集的方法了，看了别人的博文也没理解透，就照着你的包一路差异基因，GO，通路做下去了...万分感谢。

lulumagic7 commented 1 year ago

第一个问题按照geneCluster的顺序，比如geneCluster[[1]]的富集结果会排在最上面，而这个富集结果，自身的排序按照p值来。

第二个问题等于说你要综合不同数据源的数据来做GSEA？整合应该是比如说表达水平这个层面上来，而不是到了排序的层面才整合的。

@GuangchuangYu 于老师，怎么才能用qvalue来排序呢

huerqiang commented 1 year ago

@lulumagic7 对于每个cluster，本来就是按照qvalue来排序的，不知道你的疑惑点在哪里？

lulumagic7 commented 1 year ago

@GuangchuangYu 上面不是说的按照p value？而且我实际的数据跑出来也是按照p value来的，我想按着q value来。

lulumagic7 commented 1 year ago

@huerqiang

huerqiang commented 1 year ago

有没有这样一种可能：qvalue是用pvalue算出来的，它们的排序是一致的，，，，，

lulumagic7 commented 1 year ago

额 不是的哦 不一致哦

huerqiang commented 1 year ago

请给出不一致的例子，我们可不接这个锅

lulumagic7 commented 1 year ago

dotplottop30compare1 不是，我没有说你们有错，我这不是在问你嘛。这个图，我的代码： _#load packages

library(dplyr)
library(tidyr)
library(clusterProfiler)
library(enrichplot)
library(ggplot2)
library(org.Hs.eg.db)

input significant peak gene list

setwd("D:/experiment/data analysis/fxs project/FXS btach2 glu 13 samples 202206/new/downstream/updown")
data <- read.csv("fxs to control.select p.csv", stringsAsFactors= F,header = T)
data$ENSEMBL <- gsub("\\.\\d*","",data$X)
genesdata <- bitr(data$ENSEMBL,fromType = "ENSEMBL", toType = c("GENENAME", "SYMBOL","ENTREZID"),  OrgDb = "org.Hs.eg.db")
all <- merge(data,genesdata)
up <- subset(all, sig == 'up')
down <- subset(all, sig == 'down')
cp <- list(Downregulated = down$ENTREZID, Upregulated = up$ENTREZID)

enrich go all

yy <- compareCluster(cp, fun="enrichGO", OrgDb = "org.Hs.eg.db", ont = "ALL", pvalueCutoff = 1, pAdjustMethod = "BH", qvalueCutoff = 1)
write.csv(yy, "compareGO.csv")

p <- ggplot(yy, aes(x=Cluster, y=Description),showCategory=15) +
    geom_point(aes(color=-1*log(qvalue), size=GeneRatio, shape = ONTOLOGY,))+
    scale_color_gradient(low = "blue", high = "red")+
    labs(color=expression(-log[10](qvalue)),
                    size="GeneRatio",
                    x="",
                    y="Description")
p <- p + theme(panel.grid.major = element_line(color = "white",size = 0.4),
               panel.grid.minor = element_line(color = "white",size = 0.4),
               panel.border = element_blank(),
               legend.background = element_blank(),
               axis.line.x=element_line(size=0.4,colour = "black",linetype = "solid"),
               axis.line.y=element_line(size=0.4,colour = "black",linetype = "solid"),
               axis.ticks=element_line(size=0.4))
ggsave("dotplottop30compare1.png",p,width = 6,height = 7,dpi=300)
ggsave(p,filename = 'dotplottop30compare1.pdf',width = 6,height = 7,dpi=300)
```_

你空了帮我看看？
huerqiang commented 1 year ago

我们提供了dotplot函数来作图。

lulumagic7 commented 1 year ago

Rplotdotplotupdown @GuangchuangYu 余老师，我用dotplot画了一下，依然是这样的。我是想左边所有红色大点点在上面，但现在也不是这样；我是看了compareCluster的数据，是按照p value排的。是否有方法改一下弄成q value呢？另外，dotplot是可以画，我写成ggplot2也都一样呀，这样出的图就和我文章其他图的格式都一致了。数据都是在那里，我只是用不同方法拿出来做图，本质是一样的。我也看过您其他帖子，用ggplot2将clusterprofiler的数据拿来作图是完全可以的，它们是无缝对接的，这也是clusterprofiler的一大优势。不知道余老师是否有时间帮我看看我的问题，不甚感激！

huerqiang commented 1 year ago

（1）你怀疑pvalue和qvalue的排序方法不一致，请给出数据来指示一下，这样我们才能帮到你 （2）dotplot图的原理是对每个cluster进行排列，然后它支持填补功能，将此cluster中排序靠后但其他cluster排序在前的点给填补上，因此造成了看上去排列并非完全有序的现象。

lulumagic7 commented 1 year ago

我不是怀疑，我怀疑也没意义对吧。我现在的数据就是我上面给你的图展示的呀，dotplot直接出来的数据。我的疑问在于如何将我想要的左边的Downregulated的cluster的所有红色点排在上面。咱解决问题不就行了嘛？不管我用dotplot或者是ggplot2。

huerqiang commented 1 year ago

（1）你要实现这个功能非常简单，只需对数据sort一下即可，这项操作你很容易在百度上搜到，请搜“ggplot2作图如何对纵坐标排序”。 （2）我在回复了你qvalue原理之后，你仍旧反复艾特我们说“我是看了compareCluster的数据，是按照p value排的。是否有方法改一下弄成q value呢？”，这让我很困惑。

huerqiang commented 1 year ago

你向我们提问，我们做到了认真回答，但你是否也应当先把我的回答看一下，理清思路，再继续艾特呢？

lulumagic7 commented 1 year ago

我也不知道你哪里来的火气，咱有问题就好好说呗，大家是共同讨论问题解决问题。我们重新来理一下思路。 在余老师给上面的人的回答的是：“第一个问题按照geneCluster的顺序，比如geneCluster[[1]]的富集结果会排在最上面，而这个富集结果，自身的排序按照p值来”。然后你给我说“对于每个cluster，本来就是按照qvalue来排序的”，然后又说“有没有这样一种可能：qvalue是用pvalue算出来的，它们的排序是一致的”。当然你后面给我解释了dotplot的原理是“对每个cluster进行排列，然后它支持填补功能，将此cluster中排序靠后但其他cluster排序在前的点给填补上，因此造成了看上去排列并非完全有序的现象。”那再看一下我这个图，我的理解是：左边第三第四个低q值的排在第五到第九的前面，是因为右边组第三第四的比较靠前给填补上去了，但右边组排在靠前的不应该是第七和第九嘛？ image

huerqiang commented 1 year ago

我没有火气，只是我们的关注点不一样。你在意的是解决你所遇到的问题，而我在意的是保证回复每个问题的准确性。现在整理你的每个提问： 提问1：结果是按照pvalue排序的，怎么才能用qvalue来排序呢 我的回答：pvalue和qvalue排序是一致的。 提问2：额 不是的哦 不一致哦 我的回答：请给出pvalue和qvalue不一致的例子 然后你下面的提问就坚持认为pvalue和qvalue排序不一致，并且没有给出数据来证实你的观点。 提问3：左边第三第四个低q值的排在第五到第九的前面，是因为右边组第三第四的比较靠前给填补上去了，但右边组排在靠前的不应该是第七和第九嘛？ 我的回答：要理解这个，你首先应该知道dotplot的作图顺序：首先第一个cluster按照pvalue排好序，然后第二个cluster按照pvalue排序，接下来第三个，第四个，，，需要注意的是，前面cluster已经有的term的顺序不会因为后面cluster而改变，也就是说除了第一个cluster，其他的都不能保证严格按照pvalue排序。 最后进行填补，这一步同样不会改变排序。

huerqiang commented 1 year ago

关于qvalue和pvalue排序的问题，这是最基本的统计学知识。任何pvalue校正方法都不会改变原有排序，而qvalue只是其中的一种校正方法。

lulumagic7 commented 1 year ago

compareGO.csv 你自己那我从我上面code保存的compareCluster的结果看看呢。你用p value和q value去排一下看一样不？ 然后关于上面你总结的我的提问三你的回答，你就针对我这个图给我解释，不用广义来说。我现在第一个cluster是按照p value从低到高排序了嘛？没有把，因为第第二行、第三行和第四行的p值是小于第五行到第九行吧?能说明这个问题嘛？

huerqiang commented 1 year ago

（1）请恕鄙人智商实在太低，无法理解您是怎么从这个文件中发现用pvalue排序和qvalue排序不一致的。 （2）请作出两张图，第一张不填补，第二张填补，两张放一起比较，重点看下未填补时各个cluster的排序。如果您不清楚如何画出未填补的图，请查看我们的文档：

（3）issue是我们修改bug的地方，这些基础性的问题建议放在bioconductor support或者Biostas上进行提问：

Ask in the right place

peiyu1223 commented 1 year ago

您好，clusterProfiler中的compareCluster，能否可以不默认按照p值排序，而是仅展示共有通路？ 谢谢

huerqiang commented 1 year ago

目前没有这个功能

peiyu1223 commented 1 year ago

功能

好的，谢谢