pathview R 包是一个集成 pathway 通路数据与可视化的工具集。它用于把用户的数据映射并渲染到相关的 pathway 通路图上，用户只需要提供基因或者化合物数据（gene or compound data）并指定目标通路（specify the target pathway）即可。
pathview 会产生 native KEGG view 和 Graphviz view 两种 pathway 查看方式，前者以 native KEGG graph (.png) 进行渲染，后者则使用 graphviz layout engine (.pdf)。pathview 作为主程序提供了 downloader, parser, mapper 以及 viewer 四部分功能：自动下载通路图表数据，解析并映射用户数据，最后把 mapped 的数据渲染到通路图上。
Pathview automatically downloads the pathway graph data, parses the data file, maps user data to the pathway, and renders pathway graph with the mapped data.
pathview 安装
在 R 命令行下 pathview 安装：
# pathview 依赖包
> source( "http://bioconductor.org/biocLite.R" )
> biocLite(c("Rgraphviz", "png", "KEGGgraph", "org.Hs.eg.db"))
# pathview 安装
> biocLite("pathview")
我们也可以通过 R-forge 的方式安装：
> install.packages("pathview", repos="http://R-Forge.R-project.org")
或者通过下载 pathview 的源码包进行安装，这里不介绍。
pathview 使用
利用 pathview 自带的 example 数据（data(package="pathview" 可查看 pathview 包所有的 example 数据）绘制人 hsa04110 通路图：
> library(pathview)
> data(gse16873.d)
> pv.out <- pathview(gene.data = gse16873.d[, 1], pathway.id = "04110", species = "hsa", out.suffix = "gse16873")
当前目录得到 hsa04110.gse16873.png 通路图：
其中 gene.data 接收的是矩阵（或向量）的基因数据，这些数据既可以是数值型（like log2 fold change or absolute expression levels）也可以是基因 id 数据（默认为 entrez 的 gene id，gene.idtype = "entrez"），取决于我们想要得到什么样的可视化结果。
使用 gene IDs 的数据，得到的 hsa04110.geneid.png 如下：
> pv.out <- pathview(gene.data = c("1029"), pathway.id = "04110", species = "hsa", out.suffix = "geneid")
pathview 是一款功能强大的工具集，除了可以展示规范信号通路图外，还支持代谢通路图。利用 pathview 的化合物、基因内置数据，绘制代谢通路图如下：
> data(demo.paths)
> sim.cpd.data = sim.mol.data(mol.type = "cpd", nmol = 3000)
> i <- 3
> print(demo.paths$sel.paths[i])
[1] "00640"
> pv.out <- pathview(gene.data = gse16873.d[, 1], cpd.data = sim.cpd.data, pathway.id = demo.paths$sel.paths[i], species = "hsa", out.suffix = "gse16873.cpd",keys.align = "y", kegg.native = T, key.pos = demo.paths$kpos1[i])
其中，cpd.data（与 gene.data 一样）为 KEGG 的化合物 IDs（KEGG compound IDs），CHEMBL 数据库中超过 20 种 ID 都可以用在这里。gene.data 与 cpd.data 不能同时为空。
ok，就先介绍到这里，更加详细的使用请参考：
本文分享自微信公众号 - 生信科技爱好者（bioitee）。
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