BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

GSEA 瀑布图（NES Waterfall）

导出日期：2026年6月27日

分类：功能富集｜ 依赖包：ggplot2

解决的生物学问题

哪些通路在实验组中被显著激活或抑制？激活与抑制的通路数量是否平衡？

应用场景

GSEA 结果全景展示
对比激活与抑制通路
多数据库（GO/KEGG/Hallmark）结果汇总
筛选后续验证的候选通路

输入数据格式

GSEA 结果表（NES, p.adjust, Description）

关键参数

展示通路数（top 5-10 each direction）
NES 阈值过滤
p.adjust 阈值（0.05 / 0.25）
条形颜色方案（红蓝对比）

快速开始

1. 直接在线运行

打开 FigCode 在线绘图，点击本工具卡片的"在线绘图"按钮即可用内置示例数据出图，零环境配置。

2. 本地复现

下载脚本和示例数据，本地 RStudio 运行：

# 下载
curl -O https://<your-site>/figcode/scripts/gsea-waterfall.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/gsea-waterfall.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("ggplot2"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c())

完整代码

library(ggplot2)

# --- Demo data ---
set.seed(42)
pathways <- c("Oxidative phosphorylation", "Cell cycle", "DNA repair",
              "Fatty acid metabolism", "mTOR signaling", "Apoptosis",
              "Immune activation", "Wnt signaling", "Notch signaling",
              "Hedgehog signaling", "TGF-beta signaling", "p53 pathway")
top_terms <- data.frame(
  Description = pathways,
  NES = c(2.3, 1.9, 1.7, 1.5, 1.3, 1.1, -1.2, -1.4, -1.6, -1.8, -2.0, -2.4),
  p.adjust = runif(12, 0.001, 0.04)
)
top_terms$direction <- ifelse(top_terms$NES > 0, "Activated", "Suppressed")

# --- Plot ---
ggplot(top_terms, aes(x = reorder(Description, NES), y = NES, fill = direction)) +
  geom_col(width = 0.7) + coord_flip() +
  scale_fill_manual(values = c(Activated="#dc2626", Suppressed="#2563eb")) +
  labs(x = NULL, y = "Normalized Enrichment Score (NES)", title = "GSEA NES Waterfall") +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "top")

替换为自己的数据

脚本中以 # --- Demo data --- 标注的段落是示例数据生成代码。替换为自己的数据时，保持列名一致即可：

输入格式：GSEA 结果表（NES, p.adjust, Description）
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件