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【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色

1、离散型变量系列：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。

2、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做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 2。

相关问答

Q1: 嵌套Venn图的绘制(R语言)

使用R包GOplot，即可通过给定的数据绘制这种特殊的Venn图，同时展示基因交集以及上下调数量的二维信息。这样这种Venn图组合饼图的样式就得到了。

工作路径下输出文件“venn4_”，可以用Excel打开。group1-4中，TRUE代表该组中出现的元素，FALSE则代表未出现的元素。count为交集元素数量，values为交集元素名称。

绘制韦恩图有很多方式，R，Python，Perl等，这里主要是用R来展示；在R语言中，绘制venn图有很多包可以实现：Venn，Vennplot，VennDiagram，VennDetail，ggvenn，gplots等。 此文主要展示一下用VennDiagram包绘制高纬度的韦恩图。 这样一个简单的GUOFUYASEWANG(国服亚瑟王)的韦恩图就画出来，通过参数给他加点颜色，美观一下。

- 默认是 1 参数：VennDiagram函数包最大能绘制5个数据集合的韦恩图。

最简单的方法是用PPT画出不同的圈圈，然后标上数字。如果想让不同交集的尺寸随着数字的大小而调整，可能需要花上一点功夫。 这里有一个一劳永逸的方法（Vennerable package），轻松获得和高水平文章上类似的Venn（维恩）图。简单搜索了一下，网上还没有中文的相关文档，或者一些文档对R语言有一定的要求。

Q2: R语言程序跑一千万大概多久

1、不久，基本都是秒结束。除非你的数据量很大，或者算法很复杂。再有就是在循环过程中与数据的结构类型也有关系。

2、分钟。随机森林具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有良好的容忍度，需要5分钟才能跑完，且不会随着构建的决策树的增加而出现过拟合现象。但在引用随机森林方法时，也会产生一定限度内的泛化误差。

3、安装一个r语言脚本需要2到16分钟。软件中需要注意的地方路径不能有中文名大家的电脑用户名也是英文，自己的英文名。

4、r语言要学五至十个月。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。

5、R 内置多种统计学及数字分析功能。R 的功能也可以透过安装包（Packages，用户撰写的功能）增强。因为 S 的血缘，R 比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象（面向对象程序设计， S3， S4 等）功能。R 的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。

Q3: KEGG数据分析?

在生物信息学的世界里，KEGG数据分析是一把钥匙，解锁基因功能和生物学过程的奥秘。让我们一起走进这个领域，看看如何将DAVID的强大功能与R语言的可视化魔法相结合，呈现深度的KEGG富集分析结果。

在分析阶段，我们分别对上调和下调基因执行富集分析，设定显著性阈值为0.9。然后，我们将结果可视化，通过kegg_plot函数将上调和下调基因的富集路径以条形图的形式呈现，颜色区分上调（红色）和下调（蓝色）基因，以直观地展示各通路的差异性。

KEGG数据库：除了对基因本身功能的注释，我们也知道基因会参与人体的各个通路，基于人体通路而形成的数据库就是通路相关的数据库。而KEGG就是通路相关的数据库的一种。其实通路数据库有很多，类似于wikipathway，reactome都是相关的通路数据库。只是因为KEGG比较被人熟知，所以基本上都做这个分析的。

KEGG分析是通过对基因的表达信息进行分析来确定基因的功能的。GO分析和KEGG分析的主要区别在于它们所依据的数据不同。GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表达信息的。这意味着GO分析可以在基因还没有被表达的情况下就可以确定其功能，而KEGG分析则必须等到基因被表达出来之后才能进行分析。

KEGG是了解高级功能和生物系统（如细胞、生物和生态系统），从分子水平信息，尤其是大型分子数据集生成的基因组测序和其他高通量实验技术的实用程序数据库资源，是国际最常用的生物信息数据库之一，以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称。性质不同 go是计算机编程语言。

Q4: 如何用R语言画气泡图

1、坐标为x，y的点图 点的size 用另一变量Z控制。

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。

3、用matlab画普通Q-Q图，R语言的代码如下：install.packages（“car”）。library(car)#安装并加载R包car。qqPlot(data，diatribution＝“t”，df＝5)#将data中的数据与自由度为5的t分布比较，若满足x＝y，则同分布。

4、本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。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、插入气泡图，选中数据源B3：G6单元格区域，点击【插入】选项卡下--【散点图】中的【三维气泡图】。 更改【数据系列】，选中图表，单击鼠标右键设置【选择数据】，选中【销售额（X轴）】进行【删除】再点击【编辑】，更改【数据系列】。

6、选中任一气泡点，单击鼠标右键，选择“设置数据系列格式”菜单，弹出对话框，在“系列选项”中“大小表示”区域，选择“气泡面积”，将气泡大小缩放设置为“30”。这里的大小可根据个人习惯及实际情况进行设置 此时各个气泡已不再重叠，剩下的操作步骤与绘制矩阵图基本一致。 按照【绘制矩阵图】的步骤去优化气泡图。

Q5: 【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

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。前面我给大家展示的基本都是R 3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 2。

2、基因集合功能富集分析，是一个常常被谈起的话题，甚至近期都有不少新方法或算法被提出。感兴趣的朋友可以去了解。这份教程，只与大伙说最简单，但也是使用最为广泛的一种富集分析模式。无论是不是 TBtools 用户，理论上来说，都可以轻松理解并掌握，从原理到实践。写到一半，其实我已经不想写了。

3、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。

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