BioF3 FigCode · SCI 绘图代码集

GSEA 山脊图（Ridge Plot (GSEA)）

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

富集到的通路里，core enrichment 基因的 fold change 是集中还是分散？方向如何？

应用场景

GSEA 结果纵览
上调 / 下调通路对比
配合 NES waterfall 多角度展示

输入数据格式

gseaResult 对象（clusterProfiler::gseGO / gseKEGG 输出）

关键参数

showCategory（展示 top N 通路）
fill = "p.adjust"（按 p 值着色）
orderBy（NES 或 enrichmentScore）
core_enrichment 只展示核心富集基因

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/ridge-gsea.R
curl -O https://<your-site>/figcode/data/ridge-gsea.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: build a fake gseaResult-like data structure with real fgsea ---
set.seed(42)
n <- 5000
genelist <- rnorm(n)
names(genelist) <- paste0("Gene", 1:n)
genelist <- sort(genelist, decreasing = TRUE)

# --- Use a small built-in gene set list for demo ---
data(geneList, package = "DOSE")
gsea <- gseGO(
  geneList     = geneList,
  OrgDb        = org.Hs.eg.db,
  ont          = "BP",
  minGSSize    = 20,
  maxGSSize    = 500,
  pvalueCutoff = 0.05,
  verbose      = FALSE
)

# --- Ridge plot ---
ridgeplot(gsea, showCategory = 12, fill = "p.adjust", orderBy = "NES") +
  scale_fill_gradient(low = "#dc2626", high = "#2563eb") +
  labs(title = "GSEA Ridge Plot — leading edge gene log2FC")

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：gseaResult 对象（clusterProfiler::gseGO / gseKEGG 输出）
使用 read.csv() / readRDS() 读取本地文件