pathview渲染kegg pathway map

简介 使用Pathview R包重新渲染KEGG Pathway map。根据输入数据，在相关基因对应的框上加上不同的颜色，整合KEGG和表达（或者其他数值）等信息。
数据说明
第1行第1列为KEGG ID（一般Pathway分析后都有这个id，没有的话去kegg网站查），第1行第2列为Fold change（这个作为标识，可以随便写，只要没有特殊符号就行）。从第二行开始为基因及基因对应的fold change（fold change没有的话，就用任意数字代替即可，正值在结果图中显示红色，负值在结果图中显示绿色）
注意1：基因必需是geneid，数字形式。没有的话，用在线转换网站转下；
注意2：fold change列仅是例子，你可以用任意具有量概念的值表示，例如表达量等都行，反正就是上个色
注意3：仅支持常规物种，human,mouse,rat
注意4：不出图的话，请使用pathview官方在线工具，更多选项和功能
生物医学常见应用举例
将表达或者其他信息（例如倍数变化），整合到KEGG pathway map中，以直观地查看。例子：Characterization of Stem-like Circulating Tumor Cells in Pancreatic Cancer Fig 5C.

输入	hsa00510 fold change 56052 -4.409268726 2530 -3.644698478 11320 -4.093467216 6480 -2.072146971 2683 -3.917641795 79796 -4.528640077 29929 -4.241962182 79868 -5.828763579 4124 5.182839261 7841 2.488494443 8818 3.597221268 84920 2.896742658 84620 4.367161356 4249 2.597164048 8703 4.904758641
输出

1）如何作图？
1，准备作图数据；2，用excel打开数据，调整为示例格式；3，将调整后的数据粘贴到输入框；4，选择参数；5，提交出图
2）为什么不出图？
对输入数据格式有严格要求。请观看输入框上面的视频介绍，并仔细阅读右侧说明，示例数据。
3）如何引用？
1500+篇google学术，1000+篇知网学术引用
请使用原生R包，Python包进行引用，或使用如下格式（推荐直接写网址）
Method: Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Jul 2023), an online platform for data analysis and visualization.
Acknowledgement: We thank Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd. (https://www.bioinformatics.com.cn, last accessed on 10 Jul 2023) for providing data analysis and visualization support.