只有这样的女神级KEGG通路图才配得上我的Paper

在KEGG富集分析后，找到某些感兴趣的基因和通路后，常常需要表示下，于是有些小伙伴的图是这样的：

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或者这样的

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果然，你的文章可能就是因为这样lowbee的图悲剧的。然鹅，白介素2同学的图却可以是
这样的：

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或者这样的，

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看到这，你可能会想，这么高级的图必然又要整什么高大上的R语言，商业软件了吧？？？
还真不是，下面白介素2同学手把手演示如何通过点点点的方式来追上那些女神般的Pathway。
首先准备肯定你要有感兴趣的通路和基因，第一列基因（各种Id,symbol都可），后面几列相对表达值）准备成如下格式：

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接下来，上传，然后submit一下

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贴心的提供了进度条：

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然后就可以收兵啦，检阅下胜利的果实。

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上面展示的是这几条，也可自行设置自己感兴趣的通路查看。咱就随便欣赏几个吧

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有没有被美哭(hhh)：

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当我们还在用那些lowbee的图片时，其实早已经有小伙伴们一直在努力，开发出友好的可视化工具，方便大家使用，只是我们早已被知识蒙蔽了双眼（小伙伴们的双眼被知识蒙蔽了，上帝说那就让白介素2同学去吧[图片上传失败...(image-fd487a-1547433671013)] ）。附上神器界面：

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其实这本身是2013年作者开发的一个R包Pathview，在2017年又开发出友好的在线工具界面，文章内容发表在Nucleic Acids Res上。
其实除白介素2同学演示的图形外，该工具还支持更多其它的综合性的展示，下面这幅包含一些药物靶点等等，

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预知更多细节，请自行继续探索。

附上网址及参考文献：

https://pathview.uncc.edu/

说一个事，鉴于平台在信息传播方面有不足之处，应粉丝要求，白介素2的个人微信平台已经开启，继续聊临床与科研的故事，R语言，数据挖掘，文献阅读等内容。当然也不要期望过高，微信平台目前的定位是作为自己的读书笔记，如果对大家有帮助最好。如果感兴趣，可以扫码关注下。

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参考文献：

*Luo W, Pant G, Bhavnasi YK, Blanchard SG, Brouwer C. Pathview Web: user friendly pathway visualization and data integration. Nucleic Acids Res, 2017, Web Server issue, doi: *10.1093/ nar/gkx372
*Luo W, Brouwer C. Pathview: an R/Biocondutor package for pathway-based data integration and visualization. Bioinformatics, 2013, 29(14):1830-1831, doi: *10.1093/bioinformatics/btt285