ggkegg帮助文档 | 译文一

一、前言

本文来自ggkegg使用手册，译文为机器翻译。译文可能与原文有所出入，请查看以原文为主，译文仅提供参考意义。

公众号原文链接：

1. ggkegg | 对KEGG数据进行可视化

2. ggkegg帮助文档 | 译文

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译文：小杜的生信笔记

原文链接：https://noriakis.github.io/software/ggkegg/index.html

时间：2023.12.26

三、ggkegg使用说明

1. About

ggkegg从 KEGG 获取信息并进行解析，使用 ggplot2和 ggraph 对其进行分析和可视化，结合使用 KEGG 调查生物功能的其他软件包。该软件包旨在使用图形文法可视化 KEGG 的复杂组件。对于 Python，请使用 plotine 的 pykegg，它提供了与 ggkegg 几乎相同的功能，与 gseapy 和 PyDESeq2以及单细胞转录组学分析库扫描软件包一起使用。

# devtools::install_github("noriakis/ggkegg")
library(ggkegg)

ggkegg的主要目标之一是使用整齐图形以整齐的方式处理 KEGG 信息，并提供 KEGG 信息的定制可视化，包括 KEGG 路径、模块和网络。

library(dplyr)
library(tidygraph)
pathway("hsa04110") |> ## Obtain and parse the KEGG pathway
  activate(nodes) |> ## node manipulation
  mutate(convert_hsa=convert_id("hsa"),
         convert_map=convert_id("pathway")) |> ## convert IDs for organism hsa and pathway
  ggraph(x=x, y=y)+ ## ggraph plot
  geom_edge_parallel(arrow=arrow(length=unit(1,"mm")),
                     aes(linetype=subtype_name),
                     end_cap=circle(7.5,"mm"))+ ## Parallel edges
  geom_node_rect(aes(filter=type=="gene",
                     fill=I(bgcolor)),
                 color="black")+ ## rectangular nodes
  geom_node_text(aes(label=convert_hsa),
                 size=2, family="serif")+ ## text
  geom_node_text(aes(label=convert_hsa,
                     filter=!is.na(convert_hsa) & convert_hsa=="TP53"),
                 size=2, color="red", family="serif")+ ## highlight text
  theme_void()

一些方便的功能准备，如突出的基因在途径。

## Highlight genes in the pathway, and overlay raw map.
highlight_entities("hsa04110", "CDKN2A")

如果提供了命名的数值向量，则将使用连续缩放。

## Highlight genes in the pathway, and overlay raw map.
vecs <- c(-2,2) |> setNames(c("CDKN2A", "CDC45"))
highlight_entities("hsa04110", vecs) + 
    scale_fill_viridis(name="LFC")

2. Pathway

提供 ggkegg 一个路径 ID，它获取信息，解析信息并生成 ggraph 对象。在内部，parse _ kgml 或 path 函数用于返回 igraph 或 tbl _ graph 对象。它可以用于所有的途径跨生物列在 KEGG 路径数据库。Path 函数是下载和解析 KGML 文件的核心函数。如果该文件已经存在于当前工作目录中，则不会再次下载。该功能还提取反应，包括在途径作为边缘。如果有用 type = line 表示的节点，函数将根据它们的坐标将这些节点转换为边。此转换由 process _ line 函数执行。

library(ggkegg)
library(ggfx)
library(ggraph)
library(igraph)
library(clusterProfiler)
library(dplyr)
library(tidygraph)

2.1示例可视化

该示例首先获取 eco00270并解析信息，转换路径和 eco 标识符，删除零度节点并返回图形对象。

g <- ggkegg(pid="eco00270",
            convert_org = c("pathway","eco"),
            delete_zero_degree = TRUE,
            return_igraph = TRUE)
gg <- ggraph(g, layout="stress") 
gg$data$type |> unique()
#> [1] "map"      "compound" "gene"
gg + geom_edge_diagonal(
  aes(color=subtype_name,
      filter=type!="maplink"))+
  geom_node_point(
  aes(filter= !type%in%c("map","compound")),
    fill=gg$data[!gg$data$type%in%c("map","compound"),]$bgcolor,
    color="black",
    shape=21, size=4
  )+
  geom_node_point(
    aes(filter= !type%in%c("map","gene")),
    fill=gg$data[!gg$data$type%in%c("map","gene"),]$bgcolor,
    color="black",
    shape=21, size=6
  )+
  geom_node_text(
    aes(label=converted_name,
        filter=type=="gene"),
    repel=TRUE,
    bg.colour="white")+
  theme_void()

KGML 中描述的 x 坐标、 y 坐标、宽度和高度列为 x、 y、 width 和 height。根据这些信息，计算 xmin、 xmax、 ymin 和 ymax 并将其存储在节点表中。

2.2 geom_node_rect

该包还提供了 geom_node_rect 函数，该函数允许基于 xmin、 xmax、 ymin 和 ymax 的映射在指定位置绘制矩形。

2.2.1为节点分配颜色

可以使用 geom _ node _ rect 在节点上设置不同的多种颜色。当可视化诸如 log2倍数在多个条件之间变化的因素时，此应用程序非常有用。

g <- pathway("ko00520")
V(g)$color_one <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set1"))(length(V(g)))
V(g)$color_two <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set2"))(length(V(g)))

ggraph(g, x=x, y=y) +
  geom_node_rect(aes(xmin=xmin, xmax=x, fill=I(color_one)), alpha=0.5)+
  geom_node_rect(aes(xmin=x, xmax=xmax, fill=I(color_two)), alpha=0.5)+
  ggfx::with_outer_glow(geom_node_text(aes(label=name |> 
                       strsplit(":") |> 
                       sapply("[", 2) |>
                       strsplit(" ") |>
                       sapply("[", 1),
                     filter=type=="ortholog"),
                     size=2), colour="white", expand=1)

可以指定任意数量的组。

V(g)$color_one <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set1"))(length(V(g)))
V(g)$color_two <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Set2"))(length(V(g)))
V(g)$color_three <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"PuOr"))(length(V(g)))
V(g)$color_four <- colorRampPalette(RColorBrewer::brewer.pal(5,"Paired"))(length(V(g)))

V(g)$space <- V(g)$width/4

ggraph(g, x=x, y=y) +
  geom_node_rect(aes(xmin=xmin, xmax=xmin+space, fill=I(color_one), filter=type=="ortholog"))+
  geom_node_rect(aes(xmin=xmin+space, xmax=xmin+2*space, fill=I(color_two), filter=type=="ortholog"))+
  geom_node_rect(aes(xmin=xmin+2*space, xmax=xmin+3*space, fill=I(color_three), filter=type=="ortholog"))+
  geom_node_rect(aes(xmin=xmin+3*space, xmax=xmin+4*space, fill=I(color_four), filter=type=="ortholog"))+
  ggfx::with_outer_glow(geom_node_text(aes(label=name |> 
                                             strsplit(":") |> 
                                             sapply("[", 2) |>
                                             strsplit(" ") |>
                                             sapply("[", 1),
                                           filter=type=="ortholog"),
                                       size=2), colour="white", expand=1)+
  theme_void()

2.3 geom_node_shadowtext

在 geom_node_text 中，在 x 和 y 位置绘制阴影文本，但不启用 repl = TRUE。

2.4 Global maps

对于Global maps，编写了 process _ line 函数，该函数根据 KGML 中的坐标属性生成节点和边。然而，我们不能获得和解析定向关系(基板到产品，可逆或不可逆)的基础上坐标。如果您希望保留这些关系，那么就准备好 process_response 函数。

pathway("ko01200") |> 
    process_reaction() |>
    activate(nodes) |> 
    mutate(x=NULL, y=NULL,
       comp=convert_id("compound")) |>
    mutate(degree=centrality_degree(mode="all")) |>
ggraph(layout="kk")+
    geom_node_point(aes(color=degree,
                        filter=type=="compound"))+
    geom_edge_parallel(
        color="grey",
        end_cap=circle(1,"mm"),
        start_cap=circle(1,"mm"),
        arrow=arrow(length=unit(1,"mm"),type="closed"))+
    geom_node_text(aes(label=comp,filter=degree>15),
                   repel=TRUE, bg.colour="white")+
    theme_graph()

2.5 Highlighting set of nodes and edges

如果希望获得 ko01230，并突出显示 M00002中涉及的组件，并在映射中显示相应的复合名称，我们可以使用 highhigh _ set _ edge 和 highigh _ set _ node 编写如下代码。

pathway("ko01230") |> 
    process_line() |>
    activate(nodes) |>
    mutate(
        compound=convert_id("compound"),
        M00002=highlight_set_nodes(attr(module("M00002"), "reaction_components"))
    ) |>
    activate(edges) |>
    mutate(
        M00002=highlight_set_edges(attr(module("M00002"), "definition_components"))
    ) |>
    ggraph(x=x, y=y)+
        geom_edge_link()+
        with_outer_glow(
            geom_edge_link(aes(color=M00002, filter=M00002)),
        colour="pink")+
        geom_node_point(shape=21,aes(filter=type!="line"))+
        with_outer_glow(
            geom_node_point(shape=21, aes(filter=M00002, color=M00002)),
        colour="pink")+
        geom_node_text(aes(label=compound, filter=M00002), repel=TRUE,
            bg.colour="white", size=2)+
        theme_void()

我们显示了突出代谢途径(ko01100)的例子，使用 M00021定义。哪些边参与了模块内部的反应，哪些节点是参与反应的化合物。请注意，这不会产生与 KEGG 映射器完全相同的输出。对于满足相应条件的节点和边，这将使用TRUE 向tbl_graph添加新列。

g <- pathway("ko01100") |> 
  process_line() |>
  highlight_module(module("M00021")) |>
  mutate(compound=convert_id("compound"))

g |> ggraph(x=x, y=y) +
  geom_node_point(size=1, aes(color=I(fgcolor),
    filter=fgcolor!="none" & type!="line"))+
  geom_edge_link(width=0.1, aes(color=I(fgcolor),
                                filter=type=="line"& fgcolor!="none"))+
  with_outer_glow(
    geom_edge_link(width=1,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  with_outer_glow(
    geom_node_point(size=2,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  theme_void()

多个模块涉及半胱氨酸和蛋氨酸代谢，突出 M00017由 ggforce。

list_of_modules <- c("M00021","M00338","M00609","M00017","M00034","M00035","M00368")
for (mm in list_of_modules) {
  g <- g |> highlight_module(module(mm))
}

ggraph(g,x=x,y=y,layout="manual") +
  geom_edge_link0(width=0.5, color="grey")+
  geom_edge_link(color="red",aes(filter=M00017|M00021|M00338|M00609|M00034|M00035|M00368))+
geom_node_point(size=2, color="red",aes(filter=M00017|M00021|M00338|M00609|M00034|M00035|M00368))+
  ggforce::geom_mark_rect(aes(fill=M00017,
                              label=attr(module("M00017"), "name"),
                              x=x, y=y,
                              group=M00017,
                              filter=M00017),
                          label.fill = "transparent",
                          label.fontsize = 10,
                          expand=unit(1,"mm"))+
  theme_void()

在可视化有关化合物的信息时，建议使用geom_node_text、ggrepel和 Shadowtext。

g |> ggraph(x=x, y=y) +
  geom_node_point(size=1, aes(color=I(fgcolor),
    filter=fgcolor!="none" & type!="line"))+
  geom_edge_link(width=0.1, aes(color=I(fgcolor),
                                filter=type=="line"& fgcolor!="none"))+
  with_outer_glow(
    geom_edge_link(width=1,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  with_outer_glow(
    geom_node_point(size=2,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
    geom_node_text(aes(label=compound, filter=M00021),
                   repel=TRUE, bg.colour="white", size=5)+
  theme_void()

如果有必要，可以使突出显示的路径中包含的信息可视化，并使用 notation _ custom函数将其放置在原始映射中。在本例中，首先创建一个注释 ggplot，然后使用 ggplotify 将其转换为 grob。然后，在任何需要的位置绘制探头。

annot <- g |>  ggraph(x=x, y=y)+
  with_outer_glow(
    geom_edge_link(width=1,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  with_outer_glow(
    geom_node_point(size=2,
                    aes(color=I(fgcolor),
                        filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
    geom_node_text(aes(label=compound, filter=M00021),
                   repel=TRUE, bg.colour="white", size=5)
g |>
  ggraph(x=x, y=y) +
  geom_node_point(size=1, aes(color=I(fgcolor),
                              filter=fgcolor!="none" & type!="line"))+
  geom_edge_link(width=0.1, aes(color=I(fgcolor),
                                filter=type=="line"& fgcolor!="none"))+
  with_outer_glow(
    geom_edge_link(width=1,
                   aes(color=I(fgcolor),
                       filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  with_outer_glow(
    geom_node_point(size=2,
                    aes(color=I(fgcolor),
                        filter=fgcolor!="none" & M00021)),
    colour="red", expand=3
  )+
  annotation_custom(ggplotify::as.grob(annot),
    ymin=-1500, ymax=0, xmin=0, xmax=1500)+ ## your desired position
  theme_void()

还可以突出显示所需的任何边或节点。在这种情况下，在 mutate 中使用highlight_set_edges 和highlight_set_nodes 函数来生成一个新列，该列包含一个布尔值，指示是否包含指定的 ID。我们可以在所需的 geoms 中突出显示这些节点或边。当如何设置为所有时，仅当查询中包含的所有 ID 都包含在节点中时，才返回 TRUE。如果在节点中包含查询中包含的任何 ID，则如何设置为 TRUE 将返回 TRUE。

gg <- g |> activate(edges) |> 
  mutate(highlight=highlight_set_edges(c("ko:K00790","ko:K00789")))
gg |>
  ggraph(x=x, y=y) + geom_edge_link(width=0.1, aes(filter=fgcolor!="none",
                                                   color=I(fgcolor))) + 
  with_outer_glow(geom_edge_link(width=1, aes(filter=highlight,
   color=I(fgcolor))), colour="red", expand=3) + theme_graph()

突出显示与图形突出显示相结合的例子:

library(graphhighlight)
g |> ggraph(x=x, y=y) +
  geom_edge_link(width=0.5, aes(color=I(fgcolor), filter=fgcolor!="none")) +
  geom_node_point(size=1, aes(color=I(fgcolor), filter=fgcolor!="none" & type!="line"))+
  highlight_node(glow=TRUE, filter=fgcolor!='none' & type!='line',
                 glow_base_size=TRUE,glow_size=0.5)+
  theme_void()

在可视化大型映射(如全局映射和概览映射)时，最好使用 geom_edge_link0，如 ggraph geom_edge_* 的文档所述。此外，对于节点，将 scattermore `包的 geom _ scattermore 与 ggraph的 StatFilter 相结合可以实现更快的呈现。

st <- Sys.time()
ggraph(g, x=x, y=y) +geom_edge_link0(aes(color=I(fgcolor)))+
  scattermore::geom_scattermore(pointsize=1, stat=StatFilter,
    aes(x=x, y=y, color=I(fgcolor),
    filter=type!="map"))+theme_void()

ed <- Sys.time()
ed-st
#> Time difference of 0.4859622 secs

st <- Sys.time()
ggraph(g, x=x, y=y) +geom_edge_link(aes(color=I(fgcolor)))+
  geom_node_point(size=2, aes(color=I(fgcolor),
    filter=type!="map"))+theme_void()

ed <- Sys.time()
ed-st
#> Time difference of 19.0965 secs

2.6在图形上叠加原始 KEGG 路径图像

g <- pathway("ko00640",group_rect_nudge=0) ## Obtain pathway graph (don't show grouping rect)
gg <- ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y)+
  geom_node_point(aes(filter=type=="compound"), color="blue", size=2)+
  geom_node_rect(fill="red",aes(filter=type=="ortholog"))+
  overlay_raw_map("ko00640")+
  theme_void()
gg

您可以使用您喜欢的 geoms 来注释 KEGG 映射组合的函数。

m <- module("M00013")
reactions_in_module <- attr(m, "reaction_components")
g <- g |> mutate(mod=highlight_set_nodes(reactions_in_module, how="all"))
gg <- ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y)+
    geom_node_rect(fill="grey",aes(filter=type=="ortholog"))+
    geom_node_point(aes(filter=type=="compound"), color="blue", size=2)+
    overlay_raw_map("ko00640")+
    ggfx::with_outer_glow(
        geom_node_point(aes(filter=mod, x=x, y=y), color="red",size=2),
    colour="yellow",expand=5)+
    theme_void()
gg

2.7 Group of nodes

这些组在 KGML 中用 type = “ group”指定。Path 函数添加了连接组 ID 和组件 ID 的边缘，允许在布局中显示 KGML 中指定的组以外的组。提到的边用 in _ group 类型指定。

g <- pathway("hsa03460") |> mutate(conv=convert_id("hsa"))
g <- delete_vertex_attr(g, "x")
g <- delete_vertex_attr(g, "y")
ggraph(g, layout = "nicely") +
  geom_node_point(aes(filter=type=="gene" | type=="group"), color="black") +
  geom_edge_link(aes(color=subtype_name),end_cap=circle(2,"mm"),
                 start_cap=circle(2,"mm"),
                     label_dodge = unit(2,"mm"))+
  geom_node_text(aes(label=conv), repel=TRUE, bg.colour="white")+
  theme_void()

2.8在本地布局中结合多条路径

通过改变节点的位置或收缩多个图形，可以使用本机布局组合多个路径。

## Mutate X position for the first graph
g1 <-pathway("ko00640")
pos <- g1 |> activate(nodes) |> data.frame() |> summarise(min=min(y))
g1_mut <- g1 |> activate(nodes) |> mutate(x=x/max(x))

## Mutate Y position and x position for the second graph
g2 <-pathway("ko00620")
g2_mut <- g2 |> activate(nodes) |> mutate(y=y+pos$min, x=x/max(x))
joined_raw <- graph_join(g1_mut, g2_mut)
joined_name <- graph_join(g1_mut, g2_mut, by=c("name","x","y"))

## Group by node names and take attribute of first rows
## For edges, combine reaction
newg <- joined_raw |>
  convert(to_contracted, name) |>
  activate(nodes) |>
  mutate(purrr::map_vec(.orig_data, function(x) x[1,]))|>
  activate(edges) |>
  mutate(reaction=purrr::map_vec(.orig_data, 
                                 function(x) paste0(unique(x$reaction),
                                                    collapse=",")),
         subtype_name=purrr::map_vec(.orig_data, 
                                 function(x) unique(x$subtype_name)))

## Highlight the cpd:C00024 node for normal-joined, and contracted graph by name
## Blue color indicates occurrence in both pathway

## Normal joined
joined_name |> morph(to_contracted, name) |> 
  activate(nodes) |>
  mutate(occ=purrr::map_vec(.orig_data, function(x) dim(x)[1])) |> 
  unmorph() |>
  ggraph(layout="manual", x=x, y=y) + 
  geom_edge_link0(width=0.1, aes(color=subtype_name,
                                 filter=subtype_name %in% c("substrate","product")))+
  geom_node_point() +
  geom_node_point(color="blue", aes(filter=occ>1))+
  graphhighlight::highlight_node(filter=name=="cpd:C00024", glow=TRUE,
                                 highlight_color = "red")+
  theme_void()

## Contracted
newg |> 
  activate(nodes) |> mutate(
    ko=convert_id("ko"),
    occ=purrr::map_vec(.orig_data, function(x) dim(x)[1])) |>
ggraph(layout="manual", x=x, y=y) + 
  geom_edge_link0(width=0.1, aes(color=subtype_name,
                                 filter=subtype_name %in% c("substrate","product")))+
  geom_node_point()+
  geom_node_point(color="blue", aes(filter=occ>1)) + 
  geom_node_point(color="red", aes(filter=name=="cpd:C00024"))+
  graphhighlight::highlight_node(filter=name=="cpd:C00024", glow=TRUE,
                                 highlight_color = "red")+
  geom_node_text(size=1.5, family="serif", repel=TRUE, bg.colour="white",
                 aes(label=ko, filter=type=="ortholog"))+
  theme_void()

2.8.1 multi _ path _ national

通过使用 multi _ path _ national 函数，可以在一个面板上排列多个本机 KGML 布局。结合 to 收缩，研究不同途径中基因之间的关系变得可行。

通过使用 multi path national 函数，可以在一个面板上排列多个本机 KGML 布局。结合 to 收缩，研究不同途径中基因之间的关系变得可行。

pathways <- c("hsa04110","hsa03460")
multig <- multi_pathway_native(pathways, row_num=2)

multig |>
ggraph(layout="manual", x=x, y=y)+
geom_edge_parallel(alpha=0.2,
arrow=arrow(length=unit(1,"mm")),
start_cap=circle(5,"mm"),
end_cap=circle(5,"mm"))+
geom_node_point(aes(color=pathway_id))+
theme_void()

2.9 可视化丰富 KEGG 和 gseKEGG 的结果

该文库可以直观地显示功能富集分析结果。不管所研究的基因是否在途径中，rich _ 属性都具有布尔值。通过管道化一个 rich _ Result 类对象和 path _ number 到 ggkegg，rich _ Attribute 将包含在生成的图中。突出显示结果图中的 rich _ tribute。为了快速检查，可以使用 rawMap 函数简单地生成覆盖 KEGG 原始映射的突出显示图。

data(geneList, package='DOSE')
de <- names(geneList)[1:100]
enrichKEGG(de, pvalueCutoff=0.01) |>
  ggkegg(convert_org = "hsa",
         pathway_number=1) +
    geom_edge_link(
    aes(color=subtype_name),
    arrow = arrow(length = unit(1, 'mm')), 
    start_cap = square(1, 'cm'),
    end_cap = square(1.5, 'cm')) + 
    geom_node_rect(aes(filter=.data$undefined & !.data$type=="gene"),
                   fill="transparent", color="red")+
    geom_node_rect(aes(filter=!.data$undefined &
                         .data$type=="gene"), fill="white", color="black")+
    geom_node_text(aes(label=converted_name,
                       filter=.data$type == "gene"),
                   size=2.5,
                   color="black",family="serif")+
    with_outer_glow(geom_node_text(aes(label=converted_name,
                                       filter=.data$enrich_attribute),
                                   size=2.5, color="red"),
                    colour="white",
                    expand=4)+
    theme_void()

## Quick inspection
res <- enrichKEGG(de, pvalueCutoff=0.01) |> rawMap()
res

RawMap 可以接受由 list 给出的多个 rich-Result 类对象。在这种情况下，用户可以通过在 fill _ color 中指定多种颜色来选择突出显示列表中的组件的颜色。此外，您应该为多重富集结果指定路径 ID。

deres <- enrichKEGG(de, pvalueCutoff=0.01) 
res <- rawMap(list(deres, deres, deres), fill_color=c("red","green","blue"), pid="hsa04110")
res

RawMap 也接受 gseResult 类，尽管它可能有助于直接分配诸如 log2倍数变化之类的数值。

data(geneList, package="DOSE")
kk <- gseKEGG(geneList)
res <- rawMap(kk)
res

对于使用 rawValue 的数值也可以这样做。您可以使用 scale _ fill _ gradient2控制您喜欢的颜色渐变。注意，如果一个列表传递了多个命名向量，则使用相同的比例。它可以通过使用 ggh4x 这样的软件包添加额外的音阶来进行定制。

res <- rawValue(geneList[1:100], "hsa04110", auto_add=TRUE)
res

2.10 Using multiple scales when highlighting multiple values in pathwa

使用 ggh4x，您可以使用 scale _ fill _ multi ()按照自己的比例绘制多个值。它被用于包 PlotKEGGPathway 在包 Stana 进行物种内多样性分析。在函数中的使用，请参考 ggh4x 站点和代码。

library(ggh4x)
test <- geneList[1:100]
names(test) <- paste0("hsa:",names(test))
g <- pathway("hsa04110") |> 
  mutate(value1=node_numeric(test),
         value2=node_numeric(test),
         value3=node_numeric(test),
         value4=node_numeric(test))
res <- ggraph(g) + 
  geom_node_rect(aes(value1=value1)) + 
  geom_node_rect(aes(value2=value2, xmin=xmin+width/4))+
  geom_node_rect(aes(value3=value3, xmin=xmin+2*width/4))+
  geom_node_rect(aes(value4=value4, xmin=xmin+3*width/4))+
  overlay_raw_map() + theme_void() +
  scale_fill_multi(aesthetics = c("value1", "value2",
                                  "value3", "value4"),
                   name = list("Condition1",
                               "Condition2",
                               "Condition3",
                               "Condition4"),
                   colours = list(
                     scales::brewer_pal(palette = "YlGnBu")(6),
                     scales::brewer_pal(palette = "RdPu")(6),
                     scales::brewer_pal(palette = "PuOr")(6),
                     scales::brewer_pal(palette = "RdBu")(6)
                   ),
                   guide = guide_colorbar(barheight = unit(50, "pt")))
res

3. Module

可以获取和解析模块信息。支持解析定义和反应。对于定义，函数首先将定义分解为块，并使用 ggraph 和 tbl_graph 或使用 geom_text 和 geom_rect 的文本本身进行图形表示。通过调用 module 函数，创建了 kegg _ module 类对象。

library(ggkegg)
library(tidygraph)
library(dplyr)
mod <- module("M00004")
mod
#> M00004
#> Pentose phosphate pathway (Pentose phosphate cycle)

Module 函数创建 kegg_module 类的一个对象，该对象将反应和定义的解析信息存储在其内部槽中。通过向各种函数提供这个 kegg _ module 对象，可以执行与该模块相关的各种操作。

library(igraph)
mod <- module("M00004")
## Obtain reaction graph
reacg <- attr(mod, "reaction_graph") # or, get_module_attribute()
## Some edges are duplicate and have different reactions,
## so simplify
reacg |>
    convert(to_simple) |>
    activate(edges) |> 
    mutate(reaction=lapply(.orig_data,
        function(x) 
            paste0(unique(x[["reaction"]]),
                collapse=","))) |>
    ggraph()+
        geom_node_point()+
        geom_edge_parallel(
            aes(label=reaction), angle_calc = "along",
            label_dodge = unit(5,"mm"),
            label_colour = "tomato",
            arrow = arrow(length = unit(1, 'mm')),
            end_cap = circle(5, 'mm'),
            start_cap = circle(5, "mm"))+
        geom_node_text(aes(label=name), repel=TRUE,
            bg.colour="white", size=4)+
        theme_void()

3.1图形中的模块定义

我们可以在图中可视化模块定义。这将对节点进行分组，并将节点连接到与 AND 参数连接的节点(‘ +’和‘’) ，并连接定义。在下面的例子中，包装函式 plot _ module _ block ()显示了每个模块的定义。红色表示 AND 关系，而其他关系(如复合或 OR)表示为边缘标签。

module("M00009") |>
  obtain_sequential_module_definition() |> ## return tbl_graph
  plot_module_blocks() ## wrapper function

3.2模块文本定义

我们还可以在文本中可视化模块定义。

module("M00004") |>
  module_text() |> ## return data.frame
  plot_module_text() ## wrapper function

3.3 Module completeness

给定一个有趣的 KO 向量，可以使用布尔表达式计算模块完整性。

mod <- module("M00009")
query <- sample(attr(mod, "definition_components"), 5) |>
  strsplit(":") |>
  sapply("[",2)
query
#> [1] "K01677" "K00164" "K00247" "K00240" "K00246"
mod |>
  module_completeness(query) |>
  kableExtra::kable()

3.3.1 跨多个微生物基因组评估模块完整性

例如，我们可以评估从多个物种基因组中推断出的 KO 的完整性。在这里，我们将从 PATRIC 服务器获得的 MIDAS 流水线注释文件中可用的 EC 编号映射到 KO，并计算随机获得的物种的完整性。

## Load pre-computed KOs, and recursively perform completeness calculation.
mf <- list.files("../")
mf <- mf[startsWith(mf, "M")]
annos <- list()

candspid <- list.files("../species_dir")
candspid <- sample(candspid, 10)

## Obtain EC to KO mapping file from KEGG REST API
mapper <- data.table::fread("https://rest.kegg.jp/link/ec/ko", header=FALSE)

suppressMessages(
  for (i in candspid) {
    mcs <- NULL
    df <- read.table(paste0("../species_dir/",i), sep="\t", header=1)
    fid <- paste0("ec:",df[df$ontology=="ec",]$function_id)
    kos <- mapper[mapper$V2 %in% fid,]$V1 |> strsplit(":") |> sapply("[",2) |> unique()
    for (mid in mf) {
      mc <- module_completeness(module(mid, directory="../"),
                                query = kos)
      mcs <- c(mcs, mc$complete |> mean()) ## Mean of blocks
    }
    annos[[as.character(i)]] <- mcs
  }
)

接下来，我们将使用 ComplexHeatmap 和 simple yEnrich 来可视化结果。我们将通过简化 Enrich 将模块描述的单词云与热图一起绘制，用于确定的集群

library(ComplexHeatmap)

## Make data.frame
hdf <- data.frame(annos, check.names=FALSE)
row.names(hdf) <- mf
hdf[is.na(hdf)] <- 0
hdf <- hdf[apply(hdf, 1, sum)!=0,]

## Prepare for word cloud annotation
moddesc <- data.table::fread("https://rest.kegg.jp/list/module", header=FALSE)

## Obtain K-means clustering
km = kmeans(hdf, centers = 10)$cluster

gene_list <- split(row.names(hdf), km)
gene_list <- lapply(gene_list, function(x) {
  x[!is.na(x)]
})

annotList <- list()
for (i in names(gene_list)) {
  maps <- (moddesc |> dplyr::filter(V1 %in% gene_list[[i]]))$V2
  annotList[[i]] <-  maps
}

col_fun = circlize::colorRamp2(c(0, 0.5, 1),
                               c(scales::muted("blue"), "white", scales::muted("red")))

ht1 <- Heatmap(hdf, show_column_names = TRUE,
               col=col_fun, row_split=km,
               heatmap_legend_param = list(
                 legend_direction = "horizontal", 
                 legend_width = unit(5, "cm")
               ),
               rect_gp = gpar(col = "white", lwd = 2),
               name="Module completeness", border=TRUE,
               column_names_max_height =unit(10,"cm"))+
  rowAnnotation(
    keywords = simplifyEnrichment::anno_word_cloud(align_to = km,
                                                   term=annotList,
                                                   exclude_words=c("pathway","degradation",
                                                                   "biosynthesis"),
                                                   max_words = 40,fontsize_range = c(5,20))
  )
ht1

3.4 模块丰度和路径丰度计算

vec <- c(0.1, 0.5)
names(vec) <- c("K00234","K01676")
module_abundance("M00009", vec)
#> [1] 0.3947368

3.5 Visualize the result of enricher

如果您进行了一些涉及 KEGG Orthology 的实验，并对 KO 到模块关系进行了富集分析，ggkegg 函数将接受结果并绘制基于文本或基于网络的图，其中 KO 被突出显示。

library(BiocFileCache)
#> Loading required package: dbplyr
#> 
#> Attaching package: 'dbplyr'
#> The following objects are masked from 'package:dplyr':
#> 
#>     ident, sql
library(clusterProfiler)
#> clusterProfiler v4.9.5  For help: https://yulab-smu.top/biomedical-knowledge-mining-book/
#> 
#> If you use clusterProfiler in published research, please cite:
#> T Wu, E Hu, S Xu, M Chen, P Guo, Z Dai, T Feng, L Zhou, W Tang, L Zhan, X Fu, S Liu, X Bo, and G Yu. clusterProfiler 4.0: A universal enrichment tool for interpreting omics data. The Innovation. 2021, 2(3):100141
#> 
#> Attaching package: 'clusterProfiler'
#> The following object is masked from 'package:igraph':
#> 
#>     simplify
#> The following object is masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter

## Download and cache KO to module relationship
url <- paste0("https://rest.kegg.jp/link/ko/module")
bfc <- BiocFileCache()
path <- bfcrpath(bfc, url)
module.bg <- apply(data.table::fread(path), 2, function(x) sapply(strsplit(x, ":"), "[",2))|> data.frame()|>`colnames<-`(c("term","gene"))

## Using the table, perform enrichment analysis.
mod.enrich <- enricher(c("K00431","K00832"), TERM2GENE=module.bg)

## Visualize using ggkegg
dd <- ggkegg(mod.enrich)
dd

4 Network

library(ggkegg)
library(tidygraph)
library(dplyr)
kne <- network("N00002")
kne
#> N00002
#> BCR-ABL fusion kinase to RAS-ERK signaling pathway

4.1 组合多个网络

下面是一个获取多个网络的示例，将它们与 graph _ join 合并，然后使用 plot _ kegg _ network 包装函式绘制它们。Network _ graph 函数是一个从字符串生成图形的函数。可以指定定义或展开为生成图形的类型。

kne <- network("N00385")  ## HCMV
kne2 <- network("N00366") ## HPV
one <- kne |> network_graph()
two <- kne2 |> network_graph()
two
#> # A tbl_graph: 6 nodes and 5 edges
#> #
#> # A rooted tree
#> #
#> # A tibble: 6 × 3
#>   name     network_name                          network_ID
#>                                             
#> 1 E5       HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> 2 V-ATPase HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> 3 EGFR     HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> 4 PI3K     HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> 5 PIP3     HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> 6 AKT      HPV E5 to EGFR-PI3K signaling pathway N00366    
#> #
#> # A tibble: 5 × 4
#>    from    to type  subtype  
#>          
#> 1     1     2 -|    reference
#> 2     2     3 -|    reference
#> 3     3     4 ->    reference
#> # ℹ 2 more rows
graph_join(one, two, by="name") |> plot_kegg_network()

通过使用 ggforce，可以绘制多个图表来显示哪些基因属于哪个网络。

kne3 <- network("N00485") ## EBV
kne4 <- network("N00030") ## EGF-EGFR-RAS-PI3K
three <- kne3 |> network_graph()
four <- kne4 |> network_graph()

gg <- Reduce(function(x,y) graph_join(x,y, by="name"), list(one, two, three, four))
coln <- gg |> activate(nodes) |> data.frame() |> colnames() 
nids <- coln[grepl("network_ID",coln)]

net <- plot_kegg_network(gg)
for (i in nids) {
  net <- net + ggforce::geom_mark_hull(alpha=0.2, aes(group=.data[[i]],
    fill=.data[[i]], x=x, y=y, filter=!is.na(.data[[i]])))
}
net + scale_fill_manual(values=viridis::plasma(4), name="ID")

5. Usecases (实例)

5.1 从 DESeq2可视化数值属性

通过提供经常用于转录组分析的 DESeq2包的结果，可以在图的节点中反映数值结果。可以使用 sign _ deseq2函数实现此目的。通过指定希望在图中作为列参数反映的数值(例如 log2FoldChange) ，可以将该值赋给节点。如果命中多个基因，numeric _ merge 参数指定如何组合多个值(默认值为 mean)。

在这里，我们使用 RNA-Seq 数据集分析感染 BK 多瘤病毒的人尿路上皮细胞的转录组变化(Baker 等，2022)。从序列读档案中获得的原始序列用 nf-core 处理，随后使用 tximport、salmon和 DESeq2进行分析。

library(ggkegg)
library(DESeq2)
library(org.Hs.eg.db)
library(dplyr)

## The file stores DESeq() result on transcriptomic dataset deposited by Baker et al. 2022.
load("uro.deseq.res.rda") 
res
#> class: DESeqDataSet 
#> dim: 29744 26 
#> metadata(1): version
#> assays(8): counts avgTxLength ... replaceCounts
#>   replaceCooks
#> rownames(29744): A1BG A1BG-AS1 ... ZZEF1 ZZZ3
#> rowData names(27): baseMean baseVar ... maxCooks
#>   replace
#> colnames(26): SRR14509882 SRR14509883 ... SRR14509906
#>   SRR14509907
#> colData names(27): Assay.Type AvgSpotLen ...
#>   viral_infection replaceable
vinf <- results(res, contrast=c("viral_infection","BKPyV (Dunlop) MOI=1","No infection"))

## LFC
g <- pathway("hsa04110") |> mutate(deseq2=assign_deseq2(vinf),
                                   padj=assign_deseq2(vinf, column="padj"),
                                   converted_name=convert_id("hsa"))

ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y) + 
  geom_edge_parallel(width=0.5, arrow = arrow(length = unit(1, 'mm')), 
                 start_cap = square(1, 'cm'),
                 end_cap = square(1.5, 'cm'), aes(color=subtype_name))+
  geom_node_rect(aes(fill=deseq2, filter=type=="gene"), color="black")+
  ggfx::with_outer_glow(geom_node_text(aes(label=converted_name, filter=type!="group"), size=2.5), colour="white", expand=1)+
  scale_fill_gradient(low="blue",high="red", name="LFC")+
  theme_void()

## Adjusted p-values
ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y) + 
  geom_edge_parallel(width=0.5, arrow = arrow(length = unit(1, 'mm')), 
                 start_cap = square(1, 'cm'),
                 end_cap = square(1.5, 'cm'), aes(color=subtype_name))+
  geom_node_rect(aes(fill=padj, filter=type=="gene"), color="black")+
  ggfx::with_outer_glow(geom_node_text(aes(label=converted_name, filter=type!="group"), size=2.5), colour="white", expand=1)+
  scale_fill_gradient(name="padj")+
  theme_void()

5.1.1使用 ggfx 进一步定制可视化

## Highlighting differentially expressed genes at adjusted p-values < 0.05 with coloring of adjusted p-values on raw KEGG map
gg <- ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y)+
  geom_node_rect(aes(fill=padj, filter=type=="gene"))+
  ggfx::with_outer_glow(geom_node_rect(aes(fill=padj, filter=!is.na(padj) & padj<0.05)),
                        colour="yellow", expand=2)+
  overlay_raw_map("hsa04110", transparent_colors = c("#cccccc","#FFFFFF","#BFBFFF","#BFFFBF"))+
  scale_fill_gradient(low="pink",high="steelblue") + theme_void()
gg

5.1.2 使用多个 geoms 来添加信息

您可以使用 ggplot2中您喜欢的 geom 及其扩展来添加信息。在本例中，我们使用 geomtextpath 添加 log2折叠变化作为轮廓，并使用 Monocraft 定制字体。

g <- g |> mutate(lfc=assign_deseq2(vinf, column="log2FoldChange"))

## Make contour data
df <- g |> data.frame()
df <- df[!is.na(df$lfc),]
cont <- akima::interp2xyz(interp::interp(df$x, df$y, df$lfc)) |>
    data.frame() |> `colnames<-`(c("x","y","z"))

## 
sysfonts::font_add(family="monocraft",regular="Monocraft.ttf")
gg <- ggraph(g, layout="manual", x=x, y=y)+
    geom_edge_parallel(arrow=arrow(length=unit(1,"mm")),
                       aes(color=subtype_name),
                       end_cap=circle(7.5,"mm"),
                       alpha=0.5)+
    geomtextpath::geom_textcontour(aes(x=x, y=y, z=z,color=after_stat(level)),
                                   size=3, linetype=2,
                                   linewidth=0.1, data=cont)+
    geom_node_rect(aes(fill=padj, filter=type=="gene"))+
    ggfx::with_outer_glow(geom_node_rect(aes(fill=padj, filter=!is.na(padj) & padj<0.05)),
                          colour="yellow", expand=2)+
    geom_node_text(aes(label=converted_name), family="monocraft")+
    scale_color_gradient2(low=scales::muted("blue"),
                          high=scales::muted("red"),
                          name="LFC")+
    scale_edge_color_manual(values=viridis::viridis(11), name="Edge type")+
    scale_fill_gradient(low="pink",high="steelblue") +
    theme_void()
gg

5.2将数值集成到 tbl_graph

5.2.1 Integrating numeric vector to tbl_graph

利用 node_numeric 或 edge_numeric 函数，数值可以反映在节点表或边表中。输入可以是一个命名向量，也可以是一个包含 id 和 value 列的 tibble。

vec <- 1
names(vec) <- c("hsa:51343")
new_g <- g |> mutate(num=node_numeric(vec))
new_g
#> # A tbl_graph: 134 nodes and 157 edges
#> #
#> # A directed acyclic multigraph with 40 components
#> #
#> # A tibble: 134 × 23
#>   name        type  reaction graphics_name     x     y width
#>                          
#> 1 hsa:1029    gene       CDKN2A, ARF,…   532  -218    46
#> 2 hsa:51343   gene       FZR1, CDC20C…   981  -630    46
#> 3 hsa:4171 h… gene       MCM2, BM28, …   553  -681    46
#> 4 hsa:23594 … gene       ORC6, ORC6L.…   494  -681    46
#> 5 hsa:10393 … gene       ANAPC10, APC…   981  -392    46
#> 6 hsa:10393 … gene       ANAPC10, APC…   981  -613    46
#> # ℹ 128 more rows
#> # ℹ 16 more variables: height , fgcolor ,
#> #   bgcolor , graphics_type , coords ,
#> #   xmin , xmax , ymin , ymax ,
#> #   orig.id , pathway_id , deseq2 ,
#> #   padj , converted_name , lfc , num 
#> #
#> # A tibble: 157 × 6
#>    from    to type  subtype_name    subtype_value pathway_id
#>                               
#> 1   118    39 GErel expression      -->           hsa04110  
#> 2    50    61 PPrel inhibition      --|           hsa04110  
#> 3    50    61 PPrel phosphorylation +p            hsa04110  
#> # ℹ 154 more rows

5.2.2 Integrating matrix to tbl_graph

如果希望在图中反映表达式矩阵，则 edge_Matrix 和 node_Matrix 函数可能非常有用。通过指定矩阵和基因 ID，可以将每个样本的数值赋给 tbl _ graph。Edge_Matrix 指定由一条边连接的两个节点的和，忽略组节点。

mat <- assay(vst(res))
new_g <- g |> edge_matrix(mat) |> node_matrix(mat)
new_g
#> # A tbl_graph: 134 nodes and 157 edges
#> #
#> # A directed acyclic multigraph with 40 components
#> #
#> # A tibble: 134 × 48
#>   name        type  reaction graphics_name     x     y width
#>                          
#> 1 hsa:1029    gene       CDKN2A, ARF,…   532  -218    46
#> 2 hsa:51343   gene       FZR1, CDC20C…   981  -630    46
#> 3 hsa:4171 h… gene       MCM2, BM28, …   553  -681    46
#> 4 hsa:23594 … gene       ORC6, ORC6L.…   494  -681    46
#> 5 hsa:10393 … gene       ANAPC10, APC…   981  -392    46
#> 6 hsa:10393 … gene       ANAPC10, APC…   981  -613    46
#> # ℹ 128 more rows
#> # ℹ 41 more variables: height , fgcolor ,
#> #   bgcolor , graphics_type , coords ,
#> #   xmin , xmax , ymin , ymax ,
#> #   orig.id , pathway_id , deseq2 ,
#> #   padj , converted_name , lfc ,
#> #   SRR14509882 , SRR14509883 , …
#> #
#> # A tibble: 157 × 34
#>    from    to type  subtype_name    subtype_value pathway_id
#>                               
#> 1   118    39 GErel expression      -->           hsa04110  
#> 2    50    61 PPrel inhibition      --|           hsa04110  
#> 3    50    61 PPrel phosphorylation +p            hsa04110  
#> # ℹ 154 more rows
#> # ℹ 28 more variables: from_nd , to_nd ,
#> #   SRR14509882 , SRR14509883 ,
#> #   SRR14509884 , SRR14509885 ,
#> #   SRR14509886 , SRR14509887 ,
#> #   SRR14509888 , SRR14509889 ,
#> #   SRR14509890 , SRR14509891 , …

5.2.2.1 Values to edge

以命名的数值向量作为输入，可以得到相同的边矩阵效应。此函数根据节点值添加边缘值。下面的示例显示了如何将 LFC 与边缘相结合。这与 edge _ numeric 的行为不同。

## Numeric vector (name is SYMBOL)
vinflfc <- vinf$log2FoldChange |> setNames(row.names(vinf))

g |> 
  ## Use graphics_name to merge
  mutate(grname=strsplit(graphics_name, ",") |> vapply("[", 1, FUN.VALUE="a")) |>
  activate(edges) |>
  mutate(summed = edge_numeric_sum(vinflfc, name="grname")) |>
  filter(!is.na(summed)) |>
  activate(nodes) |> 
  mutate(x=NULL, y=NULL, deg=centrality_degree(mode="all")) |>
  filter(deg>0) |>
  ggraph(layout="nicely")+
  geom_edge_parallel(aes(color=summed, width=summed,
                         linetype=subtype_name),
                     arrow=arrow(length=unit(1,"mm")),
                     start_cap=circle(2,"mm"),
                     end_cap=circle(2,"mm"))+
  geom_node_point(aes(fill=I(bgcolor)))+
  geom_node_text(aes(label=grname,
                     filter=type=="gene"),
                 repel=TRUE, bg.colour="white")+
  scale_edge_width(range=c(0.1,2))+
  scale_edge_color_gradient(low="blue", high="red", name="Edge")+
  theme_void()

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