1）根據(jù)圖紙的大小，畫出兩條互相垂直的射線，作為縱軸和橫軸
讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：申請域名、虛擬主機(jī)、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、株洲網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
（2）在橫軸上適當(dāng)分配條形的位置，確定直條的寬度和間隔。
（3）在縱軸上確定單位長度，并標(biāo)出數(shù)量的標(biāo)記和計(jì)量單位。
（4）根據(jù)數(shù)據(jù)的大小，畫出長短不同的直條。并標(biāo)上標(biāo)題。
（5）若條形太小可適當(dāng)在條形內(nèi)畫上顏色等區(qū)分。
r語言條形圖怎么添加圖例？
1、把數(shù)據(jù)拷貝到origin worksheet里面。
2、選中數(shù)據(jù)，使用“l(fā)ine+symbol”方式繪圖。
3、再繪制另外一條線，這時注意是選中第二組數(shù)據(jù)后，回到graph圖形界面，把這組數(shù)據(jù)圖形添加到已有圖片上，graph-add plot to layer-line and symbol。
4、進(jìn)行圖標(biāo)symbol設(shè)置，設(shè)置為三角形。雙擊線就會出現(xiàn)plot detail，或者選中線后右鍵plot details。
5、進(jìn)行圖例顯示設(shè)置，選中圖例/圖標(biāo)，右鍵properties進(jìn)入設(shè)置，注意格式為“\l(線編號)名稱”。
6、錄入編輯，其實(shí)還可以設(shè)置字體什么的等等。
前面我給大家詳細(xì)介紹過
?GO簡介及GO富集結(jié)果解讀
?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀
?GO富集分析四種風(fēng)格展示結(jié)果—柱形圖，氣泡圖
?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖
? DAVID GO和KEGG富集分析及結(jié)果可視化
也用視頻給大家介紹過
? GO和KEGG富集分析視頻講解
最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。
氣泡圖
柱形圖
這個圖別說美觀了，簡直不忍直視。經(jīng)過我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我們知道R的版本在不停的更新，相應(yīng)的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關(guān)的函數(shù)拿出來認(rèn)真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結(jié)所在。
dotplot這個函數(shù)，多了個 label_format 參數(shù)
我們來看看這個參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原來這個參數(shù)默認(rèn)值是30，當(dāng)標(biāo)簽的長度大于30個字符就會被折疊，用多行來展示。既然問題找到了，我們就來調(diào)節(jié)一下這個參數(shù)，把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。
是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道
同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來的容貌。
關(guān)于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文
GO和KEGG富集分析視頻講解
之前分享了如何用ggplot2可視化GO分析的結(jié)果。既然做了GO，當(dāng)然少不了KEGG了。
同樣的，我們從 DAVID 獲取KEGG pathway的結(jié)果。
對于KEGG，我比較喜歡做氣泡圖，這樣用兩種形式的圖結(jié)合在一起，效果更豐富更好看一點(diǎn)。
我們輸入的數(shù)據(jù)包含 gene ID 和 vector(單樣本)部分，這里的 gene ID 是一個通用概念，可以是基因、轉(zhuǎn)錄本、酶或蛋白質(zhì)。這里的 vector 可以是樣本的表達(dá)量、倍數(shù)變化, p-value, 組蛋白修飾數(shù)據(jù)等可測量的屬性。下面我們以一個 RNA-seq 差異分析后的數(shù)據(jù)為例，來學(xué)習(xí) pathview 的用法。
在 KEGG PATHWAY Database 查詢,例如查詢小鼠的"Cell Cycle"這條通路:
得到通路 ID 為"04110",物種為"mmu"
我們通過指定 gene.data 和 pathway.id 來觀察我們數(shù)據(jù)里的基因在信號通路“Pathways in cancer”上的表達(dá)變化:
相比于原始的 KEGG 圖，我們可以使用 graphviz 產(chǎn)生一個新的布局，并且輸出 PDF 格式的文件:
以下是輸出結(jié)果圖
如果我們想要運(yùn)行的更快一點(diǎn)，并且不介意輸出圖片的大小，我們可以分圖層，用 same.layer = F 將節(jié)點(diǎn)顏色和標(biāo)簽添加到另一個圖層中，并且原來的 KEGG 基因標(biāo)簽會變成官方的 gene symbols :
在此基礎(chǔ)上，修改 kegg.native = FALSE ，我們就可以得到一個主圖與圖例分成兩個頁面的 PDF 文件
在原始的 KEGG 視圖中，一個基因節(jié)點(diǎn)可能代表具有相似或者冗余功能的基因/蛋白質(zhì)，我們可以將這種包含多個基因的節(jié)點(diǎn)拆分成獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，這樣可以更好的從基因?qū)用娑皇枪?jié)點(diǎn)層面來查看數(shù)據(jù)。同時也可以通過匯總基因數(shù)據(jù)來可視化節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù):
為了畫面有更好的清晰度和可讀性，默認(rèn)不分裂節(jié)點(diǎn)，也不單獨(dú)標(biāo)記每個成員基因。
代謝途徑中，除了基因節(jié)點(diǎn)還有化合物節(jié)點(diǎn)，我們可以嘗試?yán)么x途徑( Propanoate metabolism)整合基因數(shù)據(jù)和化合物數(shù)據(jù)。這里的化合物數(shù)據(jù)包括代謝物、藥物，對它們的測量和它們的屬性。在這里我們?nèi)匀皇褂弥?RNA-seq 差異分析的數(shù)據(jù)作為 gene data,然后，我們生成模擬化合物或代謝組數(shù)據(jù)，并加載適當(dāng)?shù)幕衔?ID 類型以進(jìn)行演示:
結(jié)果如下
pathview 可以集成并將多個樣本或狀態(tài)繪制成一個圖，我們可以使用多個重復(fù)樣本模擬化合物數(shù)據(jù):
結(jié)果如下，可以看到基因節(jié)點(diǎn)和化合物節(jié)點(diǎn)被分成多份，對應(yīng)不同的樣本:
我們可以根據(jù)將化合物數(shù)據(jù)分為絕對值大于 5 和小于 5 兩類，構(gòu)成一組離散型數(shù)據(jù):
結(jié)果如下:
Pathview 包中的主函數(shù)是 pathview() ，有著各種參數(shù)，是我們用到最多的函數(shù)。在這篇文章中，我們介紹了 pathview()的比較常見的用法,包括包安裝，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，以及其他有用的特性。我們也可以使用 pathxiew 的網(wǎng)頁版，地址是 。此外，Pathview 在數(shù)據(jù)整合方面有很強(qiáng)大的功能，包含 4800 個物種，能處理的數(shù)據(jù)屬性和格式包括 連續(xù)/離散數(shù)據(jù)、矩陣/矢量、單個/多個樣本數(shù)據(jù) ，包中還具有強(qiáng)大的 ID 轉(zhuǎn)換功能，這些都值得我們進(jìn)一步探索。
生活很好，有你更好
查看GOplot內(nèi)示例數(shù)據(jù)的格式，對自己的數(shù)據(jù)做處理
觀察結(jié)論：
觀察自己的兩個數(shù)據(jù)表：
table.legend 設(shè)置為T時會顯示表格
本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒有用R中的拼圖包
ID轉(zhuǎn)換用到的是 bitr() 函數(shù)，bitr()的使用方法：
org.Hs.eg.db包含有多種gene_name的類型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注釋包中可以使用的類型
columns() ：類似于keytypes()，針對org.Hs.eg.db兩個函數(shù)返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函數(shù)enrichGO()進(jìn)行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
舉例：
重慶分公司
重慶分公司
