R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

3 GO富集分析 加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

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前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因 描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

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。

scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

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。

R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

1、R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。

2、ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。

3、geom_smooth函数：绘制拟合曲线 methods还有其他的方法，如glm：广义线性模型；losses：纯粹平滑；gam：广义加性模型等等（lm和glm最常用）geom_hline绘制水平线，geom_vline绘制垂直线。

4、内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

5、本文介绍ggplot2包的geom_line()函数绘制折线图。绘制方法是首先调用ggplot()函数选定数据集，并在aes参数中指明横轴纵轴。然后调用条形图函数geom_line()函数绘制出基本折线图。

GO分析柱状分类图怎么做

1、首先打开origin图，可以看到一个表格，分别写上标题、单位、注释和作图的数据。可以直接在origin表格中输入数据或者通过excel表格粘贴到表格中。直接选中X、Y轴要作图的数据。

2、excel做柱状图方法：打开excel，选取所需要的内容。选择所需要的柱形图点击插入，下拉柱形图标，选择所需要的柱形图。更改颜色选择数据调整，选择更改颜色选择数据调整等即可。

3、如果确定数据不用修改，将Excel中表格关闭。如果需要在图上标出具体数字，点“布局”→“数据标签”→选具体形式。如果需要修饰，点“格式”，在形状填充、形状轮廓、形状效果中进行。最后别忘记保存。

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