r语言GO富集barplot函数，go富集分析用r软件做柱状图

r语言中画条形图,hist和barplot有什么区别

breaks就是设置频率直方图中的分组。HIST函数是用来创建一个直方图的 Matplotlib 函数。需要传的参数包括直方图的区间数、颜色、normed。参考例子如下： data-mtcars$wt#mtcars是R的内置数据集，选择wt列画图。 summary(data)#data最小值为513，最大值为424。

可以的。如果是直方图使用hist函数，柱状图barplot。

上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。geom_point之外，ggplot2提供了多种几何对象映射，如geom_histogram直方图，geom_bar画柱状图，geom_boxplot画箱式图等等。

r语言dm.test在R包里。常用作图函数包：ggplot2：万能，基本上excel能画的图它都能画。rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数。基础包函数：barplot、pie、dotchart、hist、densityplot、boxplot、contour等等。正态检验：qqplot、qqline、qqnorm。

可以用内置的graphic包来画，就是plot()和curve()也可以用ggplot2来画，后者更灵活。

相关问答

Q1: 关于R语言barplot(apply(...))

1、我用数字和字母表示，你对应的输进去，再画一下。

2、画出来图了以后再改坐标的话，点Show Plot Tools按钮，在右边Plot Browser里点Axes，在下面选你要改的那个轴，点Ticks...，在Edit Axes Ticks里面改Labels里面的数就行了，10改成1，20改成2，以此类推；2 在画图的时候直接plot(x/10，y)这样也行。

3、对条形图的柱子进行排序！ 如果一个分组有多个观测值，不要使用条形图。即使带有error bars，它会隐藏数据分布的很多信息，这时候考虑箱线图或小提琴更合适。绘图的背景数据来自于生信小白鱼的R语言绘制分组柱状图示例（链接在文末）。

4、在R语言的世界里，KEGG信号通路的富集分析是一种强大的工具，帮助我们理解基因表达数据背后的生物学过程。让我们通过clusterProfiler包的enrichKEGG函数揭开这一神秘面纱，首先，从DOSE包获取一组基因的EntrezID，这是通路分析的基础。

Q2: 利用ggplot2绘制条形图-Barplot(并排+堆积+填充)

1、基础绘图：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 开始，至少包含这三个组件，可以通过+不断的添加layers， scales， coords和facets。

2、ggplot(data=mpg，aes(x=displ，y=..density..))+geom_histogram(fill=grey，binwidth=0.18，alpha=I(0.3))+geom_density(color=white，size=0.8)几乎看不到密度曲线。原因：直方图和密度图结合在一起。

3、print(p7， vp = vplayout(2，2)) #(2，2)的位置画图7 几何对象(Geometric) 上述例子中，数据映射关系有ggplot()函数设定，使用geom_point()添加一个几何图层，告诉ggplot绘画点图，并将图层属性映射到散点上。

4、在 ggplot2 中，这对于不同的群组几何对象的处理方式不同。折线图和路径图按照“第一个值”原则运行：每个段由两个观察定义，ggplot2在绘制线段时应与第 一个 观察值相关的图形属性（例如，颜色）。

5、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。

6、使用enrichKEGG函数，我们可以进行深度的统计分析，将这些EntrezID转化为更易解读的Symbol。分析结果以文本文件的形式输出，其geneID即为EntrezID，通过setReadable函数轻松转换。

Q3: 【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

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。

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。

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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。

导航GO世界 GO，基因功能分类的黄金标准，它将基因功能划分为分子功能、细胞组分和生物过程三大领域。富集分析的核心是理解前景基因（如差异表达基因）中特定GO term在特定领域中的占比是否显著高于背景基因（所有基因）。

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