r语言绘制go富集比较图，r语言比例图

【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色

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。

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: R语言KEGG信号通路富集分析(enrichplot、ggplot2、pathview绘图)_百度...

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。

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。

写在前面 ggplot2是一款风靡全球的绘图R包，可惜的是，我对它的理解只能到入门的水平，本着在实战中学习的理念，我就搜索一下往后可能用得到的图，进行揣摩和优化，然后我发现了一个师兄的公众号，遂跟着这个师兄学习R绘图。公众号在文末。这当然无法达到我们发文章的要求，需要对其进行美化一下。

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。

Q2: 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。

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。

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。

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）。

单细胞富集分析系列：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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