ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：
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org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型
columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
举例：
q1, 首先要确定是barplot还是hist，如果是barplot的话，应该不存在breaks的问题，因为barplot的传入参数是个矩阵；
我假设你要画的是个hist，我偶遇过这个问题，我的理解是hist的breaks的值要能被范围整除才行；比如x=1:200，break=7的话，就只能画出4个柱来，但如果breaks=10就没问题；基本上是这样的，偶尔也有例外；比如break=5就不行....奇怪得很
最后，没办法的办法，就只能用barplot代替hist了，barplot肯定不会有这个问题，统计下hist参数中的分布情况，转换成矩阵，用barplot吧；
q2, 貌似一般都用一组因素把这些类别区分开，我用abcde，表示你的小学，中学...了，比如这样：
a=1:7;b=8:10;c=c(9,10,11);d=c(40,55);e=100:110f=factor(c(rep(1,sum(length(a),length(b),length(c))),rep(2,sum(length(d),length(e)))))#先用c()生成数组，在转换成factor，其实数组也ok的，不过plot()中两个数组和factor不一样 x=c(a,b,c,d,e)plot(x~f)q3, 就我所知不行；yes或no一定也要是能映射到x，y范围内的点才行；你是想表示分类结果吗？如果是的话，通常用颜色，或者在点旁边的text表示。
q4, 举个例子吧
x=-50:50y=x^2+x+1z=10*abs(x)+1 plot(x,y,type='l')lines(x,z,lty=3)legend(c('type1','type2'), x=-20,y=2500, col=c('black','red'), lty=c(1,3))legend的x和y是legend的左上角，匿名参数是类型名称，col,lty,pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
最后，我现在多用ggplot2，如果不抵触的话可以看看，和R的基础作图包思路不是很一样，但是图很清新的；
如果还有问题，建议把数据集data.frame粘贴几行上来，我也试试；
ggsurvplot(
fit, #生存分析结果
data = NULL, # a dataset used to fit survival curves
fun = NULL, # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定:“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。
color = NULL, #曲线颜色
palette = NULL, #颜色调色板，可选调色板有 "grey","npg","aaas","lancet","jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
linetype = 1, #线条形状，可以用数值型向量1，2表示，也可以用字符串向量c("solid", "dashed").
conf.int = FALSE, #是否画出置信区间
pval = FALSE, #是否显示P值
pval.method = FALSE, #是否添加计算P值得方法得文本，前提是pval = TRUE
test.for.trend = FALSE, #默认是F，如果TURE，返回trend Pvalues检验。 趋势检验旨在检测生存曲线的有序差异。 也就是说，至少对一个群体来说。 只有组数为 2时，才能进行趋势测试。
surv.median.line = "none", #画一条水平或者垂直得生存中位值线，允许的值有c("none", "hv", "h", "v"). v: 垂直vertical, h:水平horizontal.
risk.table = FALSE, #是否显示风险table。其他值有absolute" or "percentage",显示绝对数值/百分比；参数"abs_pct" ,百分比以及绝对数值都显示
cumevents = FALSE, # logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of events.
cumcensor = FALSE, #logical value specifying whether to show or not the table of the cumulative number of censoring.
tables.height = 0.25, #设置table得高度，取值范围0-1
group.by = NULL, #包含分组变量名称得字符串向量。长度=2
facet.by = NULL, #一个字符向量，包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。
add.all = FALSE, #一个逻辑值。 如果为TRUE，则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。
combine = FALSE, # a logical value. If TRUE, combine a list survfit objects on the same plot.
ggtheme = theme_survminer(), #主题名称
tables.theme = ggtheme, #主题名称，默认是theme_survminer.
... #后面描述的参数和其他参数将被传递给ggplot2 geom_*()函数，如linetype, size, ii)或ggpar()函数来定制图形。 看到的细节部分
)
查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
之前分享了如何用ggplot2可视化GO分析的结果。既然做了GO，当然少不了KEGG了。
同样的，我们从 DAVID 获取KEGG pathway的结果。
对于KEGG，我比较喜欢做气泡图，这样用两种形式的图结合在一起，效果更丰富更好看一点。
前面我给大家详细介绍过
☞GO简介及GO富集结果解读
☞四种GO富集柱形图、气泡图解读
☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图
☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图
☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
☞ GO和KEGG富集分析视频讲解
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。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。
dotplot这个函数，多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。
是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道
同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解