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）。
1、对Tko组中特异性下调的基因进行GO分析，发现这些基因在生物过程中显著富集，主要可分为有机酸/羧酸/脂质代谢过程、细胞对化学刺激的反应以及参与与共生体相互作用的宿主细胞的自噬(图7d)。
2、个人对富集分析的理解还是要有一堆基因才能做。 PPI分析 ：根据node degree筛选其中的hub基因（STRING和Cytoscape分析）。之后可以从hub基因中筛选与预后相关的基因。
3、通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。
4、可视化地图和节点-边属性浏览会打开很多可视化选择，比如把标签大小和富集得分或p-values进行连接。
下面就来介绍一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集结果的。这里用该包中数据做一个演示。
默认展示circ 数据前10个GO Term，通过参数 nsub 调整需要展示的GO Term chord_dat ()将作图数据构建成GOChord() 要求的输入格式；一个二进制的关系矩阵， 1 表示基因属于该GO Term， 0 与之相反。
经过上游的生信分析我们会获得许多具有生物学意义的gene set，可以是差异表达基因，也可是正选择基因或者加速进化基因。通常，只要具有这些基因的gene symbol或者是geneid，都可以利用该软件进行分析。
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）。
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段组成，表示数据分布的情况。 一般用横轴(X轴)表示数据类型，纵轴(Y轴)表示分布(相应值的频数)情况。
利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
R语言绘图系列：标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。
步骤 新建一个空白的project，然后导入数据，可以粘贴复制，也可以用导入数据。请点击输入图片描述 选中数据--点 Plot Column/Bar/PieColumn，软件就会自动计算生成直方统计图。
配色确实有那味了，但是没想到内置的颜色不够用，可能通路少一点会好。连续型变量系列：然后我发现，不管添不添加配色，都是和默认的配色保持一致，目前猜测可能是颜色不够导致的。
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）。
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。
r语言怎么查看富集分析的数据 首先利用r语言的install中的packages方法，输入参数【xlsx】即可。此时利用library(xlsx)语句，打开xlsx这个库。此时通过read的xlsx语法就能读取某个文件夹下的Excel文件。