1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。
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2、但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。
3、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。
4、在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。
5、单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。
6、GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。
1、结果说明你的序列在N端有一个Linpin-N结构功能域，你的鼠标放在显现蓝色的结构部分上会显示该段结构域所在的氨基酸残基位置以及期望值。
2、InterProScan： InterProScan是一种基于序列的功能注释工具，可以预测蛋白质序列的结构和功能，并输出序列标识图。它使用多种算法和数据库，包括Pfam、PRINTS、ProSite、SUPERFAMILY等，以提高预测准确性。
3、此外，还可以利用基因数据库之间的比对工具，比如BLAST，对基因序列进行比对，从而找出不同数据库中同一基因的不同名称。
pointrange：点画线 首先绘制一张盒形图 在图上显示出观测值 值得注意的是，图上点的多少并不能完全反应原始数据的多少，因为有的点可能因为点过于密集就会被覆盖，看起来是一个点，其实可能是多个点。
在ggplot2中，通常使用的条柱排列方式有三种，并排式（dodge）、堆栈式（stack）和填充式（fill）。
基础绘图：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 开始，至少包含这三个组件，可以通过+不断的添加layers， scales， coords和facets。
画出的图上 工具栏上有个向左的 黑色箭头 点击下 就可以对图形编辑了。点击菜单栏insert 选择text 在点击你要的地方 就可以了。