做完通路富集分析，拿到几十条富集通路后，我们经常会寻找与“某关键词”相关的通路。例如与癌症相关的通路，与免疫相关的通路，与代谢相关的通路等等。单纯从名字来看，面对几十甚至上百个英文通路名，一时半会还真分不清。今天，给大家带来一款实用的KEGG Pathway通路汇总小工具。使用这款工具，我们可以快速找到感兴趣的通路，例如癌症相关通路，免疫相关通路等，并最终汇总成一张美图。

汇总原理

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes

KEGG官网页面上给出了所有pathway的名字及其隶属关系，分成三个级别。

一级分类：共7个，分别是Metabolism（代谢）、Genetic Information Processing（遗传信息处理）、Environmental Information Processing（环境信息处理）、Cellular Processes（细胞过程）、Organismal Systems（有机系统）、Human Diseases（人类疾病）和Drug Development（药物开发）。

                           图1. 一级分类

二级分类：在一级分类下面的分类，例如一级分类Cellular Processes下面包括5个二级分类：Transport and catabolism、Cell growth and death、Cellular community – eukaryotes、Cellular community – eukaryotes和Cell motility。

三级分类：二级分类下面的分类，例如二级分类Cell motility下面包括3个三级分类：Bacterial chemotaxis、Flagellar assembly和Regulation of actin cytoskeleton。

我们富集分析的结果一般都是三级分类，因此使用二级分类对三级分类进行汇总，可以快速找到相关的通路。例如Cell growth and death（细胞生长与死亡）相关通路。

图2. 一、二、三级分类

1， 打开绘图页面

首先，使用浏览器（推荐chrome或者edge）打开KEGG Pathway二级分类汇总绘制页面。左侧为常见作图导航，中间为数据输入框和可选参数，右侧为描述和结果示例。也可以在搜索框中搜索pathway，找到绘图页面。

http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_pathway_enrichment_second_class_summary_bar_plot_206

                                                                                     图3.可视化绘图页面

2，示例数据

点击右侧“示例数据”链接下载excel格式的示例数据。

图4. 输入数据示例

示例数据（仅供参考）包括两列： 

第一列是富集的pathway通路名字；

第二列是【该富集通路中包含的基因】与【做富集分析时所输入的基因】的交集基因个数。 

3，粘贴示例数据

直接拷贝示例数据中的AB两列数据，然后粘贴到输入框。

注意：不是拷贝excel文件，是拷贝excel文件里边的数据。另外粘贴到输入框后，格式乱了没关系，只要在excel中是整齐的就行。同时数据矩阵中不能有空的单元格，中文字符等。

图5. 必需输入

4，修改参数，并提交

我们设置了图片尺寸、文字大小、颜色、字体等参数，基本能满足日常绘图使用。如需更高级的定制，请联系我们。

 图6.颜色、字体等可调参数

5，提交出图

粘贴好输入数据，调整好参数（重点是X轴最大值的参数）后，点击提交按钮，几秒钟后，会在页面右侧出现预览图。我们提供了4种图片格式供下载使用，两种矢量图（pdf，svg）和两种标量图（600 dpi tiff和300 dpi png），及汇总表格。

图7.预览与下载

结果说明

1）图中左侧黑色粗体为一级分类名，共6个（去掉了Drug Development），其余为二级分类名，同一级别的名字用相同颜色显示。右侧条形为隶属于该分类的基因数之和，可以很方便地看出二级分类名字及基因数。

2）由于不同的富集工具使用的名字略有不同，因此若存在与KEGG官网不一致的名字，请根据提示，调整后重新提交作图。

3）我们还提供了带有一级、二级及三级分类的汇总结果表格供下载。表格形式见图8。

图8. 汇总结果表格

没有预览就是没有出图，这时请参考示例数据，检查输入数据的格式。 

遇到文字截断，需要修改字体、调整字体大小等，请参考用inkscape编辑svg矢量图

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