BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

Reactome 通路树（Reactome Pathway Tree）

导出日期：2026年6月27日

分类：功能富集｜ 依赖包：clusterProfiler、enrichplot、org.Hs.eg.db、DOSE

解决的生物学问题

富集到几十条通路，但很多是冗余的——能不能把它们按相似性聚成几大主题？

应用场景

富集结果去冗余呈现
论文图替代长 dotplot
GO BP 大量条目时聚类
多组对比通路主题对比

输入数据格式

enrichResult 对象（clusterProfiler::enrichGO / enrichKEGG / enrichPathway）

关键参数

showCategory = 30（参与聚类的 top N）
nCluster = 4-6（树枝数）
hclust_method = "ward.D"
group_color 自定义簇配色

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/reactome-tree.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/reactome-tree.csv

3. 安装依赖

# CRAN 包
install.packages(c("DOSE"))

# Bioconductor 包（如需）
# BiocManager::install(c("clusterProfiler", "enrichplot", "org.Hs.eg.db"))

完整代码

library(clusterProfiler)
library(enrichplot)
library(org.Hs.eg.db)

# --- Demo: built-in geneList ---
data(geneList, package = "DOSE")
genes <- names(geneList)[abs(geneList) > 2]

ego <- enrichGO(
  gene          = genes,
  OrgDb         = org.Hs.eg.db,
  ont           = "BP",
  pAdjustMethod = "BH",
  pvalueCutoff  = 0.05,
  qvalueCutoff  = 0.1,
  readable      = TRUE
)

# --- Tree plot ---
ego2 <- pairwise_termsim(ego)
treeplot(
  ego2,
  showCategory = 30,
  cluster.params = list(label_words_n = 4),
  fontsize = 4
) +
  ggtitle("Reactome / GO Enrichment Tree")

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：enrichResult 对象（clusterProfiler::enrichGO / enrichKEGG / enrichPathway）
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件