如果用R语言作go分析图 r语言数据分析可视化

使用Metascape进行GO及KEGG分析

首先进入界面后可以输入或者直接导入序列文件。点击custom analysis即可。

网站不仅提供了富集信息，还给了PPI 的结果。

查看分析报告页（橘色按钮）

ps: excel 小技巧

= B2":"C2 可以合并B2、C2两格内容

将GO 分析表格存储在excel中

接着可以拿去作图了，GO/KEGG 数值。

还可制作通路与靶点的图片，Descrpition/hit

相关问答

Q1: 李东风r语言教程

李东风r语言教程是一份面向初学者的r语言学习教材，该教程共分为五个部分，包括入门篇、数据分析篇、数据清洗篇、数据可视化篇和高级应用篇，每个部分包含多个章节。

在入门篇中，教程介绍了r语言的基本语法和常用数据结构，如向量、矩阵和数据框等。同时还介绍了如何在r环境中进行代码编写和运行，并展示了一些简单的数据处理操作。

在数据分析篇中，教程介绍了如何利用r语言进行数据分析和统计学建模，详细讲解了线性回归、分类树、聚类等算法的实现步骤，并提供了相应的案例和代码示例。

在数据清洗篇中，教程着重讲解了如何对数据进行清洗、变换、汇总和聚合等操作，以消除数据的噪声和错误，确保数据质量。

在数据可视化篇中，教程介绍了如何使用r语言进行数据可视化，包括绘制散点图、直方图、箱线图和折线图等，教学方式生动易懂，适合初学者掌握。

在高级应用篇中，教程涵盖了r语言在文本处理、网络分析、机器学习等方面的应用，介绍了一些高级的编程技巧和操作方法，帮助读者更深入地了解r语言的应用场景和优势所在。

总之，李东风r语言教程是一份内容全面、易于理解的r语言学习教材，对于想要学习r语言的初学者具有较高的实用价值。

Q2: 案例演示 | R语言绘制热图代码

本文是个人笔记如果用R语言作go分析图，请谨慎付费[星球用户可免费看]。

我们在分析了差异表达数据之后如果用R语言作go分析图，经常要进行热图如果用R语言作go分析图的可视化展示。

热图（Heat map） 是一个以 颜色 变化来显示数据如果用R语言作go分析图的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。

热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。 [1] 彼得·斯伊斯在1957年时进行 群集分析 时也透过置换矩阵的行和列的方法将更相似的值标示在一起。雅克·贝尔坦也曾用过类似的方法标示出 累积量表 的资料。而将 阶层式分群法 加入到矩阵中的概念则是由罗伯特·F·林于1973年创造，如果用R语言作go分析图他利用多次印刷堆叠出的字符来表示不同程度的灰色，将每个字符大小则视为一像素。利兰·威尔金森则是于1994年开发出了第一个能生成高分辨率的矩阵的计算机程序—SYSTAT。

软件设计师科尔马克·金尼则在1991年时注册了热图这个商标用以形容一种描绘金融市场信息的平面图形， [2] 但是取得了金尼发明的公司在2003年时不小心使得这个商标失效了 [3]

Q3: 嵌套Venn图的绘制（R语言）

如何在差异基因Venn图中同时标识上下调基因数量信息

韦恩（Venn）图是常见统计图之一，用于展示各样本（或分组）之间共有（或特有）元素的数量（或比例）。例如做RNA-seq的最直接目的，大多是鉴定差异表达的基因。当试验涉及到多分组情况时，常需要展示多组间共享的差异基因数量，这个时候就要使用到Venn图。例如文献 “Transcriptomic analyses of rice (Oryza sativa) genes and non-coding RNAs under nitrogen starvation using multiple omics technologies” 中，植物组织中响应7天氮缺乏（-N_7d）、7天磷酸盐缺乏（-Pi_7d）和盐胁迫（d）、冷胁迫（e）或干旱胁迫（f）的差异表达lncRNA的Venn图。

不过这种Venn图太过单调，虽然展示如果用R语言作go分析图了差异基因的数量，却没有区分基因是上调的还是下调的。另一种思路是，分别把上调或下调的基因拿出来，然后分别作图展示上调基因间的交集或者下调基因间的交集，但缺点是如果分组较多的话会很占篇幅，并且如果一个基因在一组中上调而在另一组中下调时则无法绘制出。

为如果用R语言作go分析图了有效解决这些问题，今天如果用R语言作go分析图我们来看一种特殊风格的Venn图，能够同时展示基因交集以及上下调数量的二维信息。风格如下， 在Venn图中原数字位置添加了表示上下调基因数量的饼图 。外圈表示不同的分组，饼图则表示了交集/或特有区域中，所包含的上调（红色）和下调（绿色）基因数量。此外，如果交集处某基因在不同组中的上下调趋势不一致，则在灰色区域显示数量。

本节我们来学习如何在R语言中绘制这种特殊的Venn图。

示例数据“treat1_control.txt”、“treat2_control.txt”和“treat3_control.txt”分别为3种不同试验处理下的样品，与对照组相比后识别的显著差异表达基因。表中genes列为差异基因的名称，logFC列中将所有上调基因标识为1，所有下调基因标识为-1。

接下来绘制Venn图展示3组基因的交集概况，并同时将基因的上下调数量信息也表示出来。

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。

右图Venn图的外圈表示数据中，3组处理组间相同/或特有的差异表达基因数量概况，具体的数值在饼图中展示，红色代表共有的上调基因，绿色代表共有的下调基因，灰色表示交集中在不同组中的上下调趋势不一致的基因。

对于各组交集具体涉及了哪些基因，它们的名称、上下调状态如何，将直接在面板中显示出来，如左图所示列表信息。

总之过程非常方便，很简单的一条命令，您get到了吗？

Q4: R语言对应分析

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Q型分析：样本之间如果用R语言作go分析图的关系（聚类算法等）

R型分析：变量之间的关系（主成分分析、因子分析等）。

有时候如果用R语言作go分析图我们不仅要弄清样本之间和变量之间的关系，还要弄清 样本与变量之间的关系 ，而对应分析就是这样一种分析方法。（变量就是指特征）

对应分析为我们可以提供三个方面的信息

上述三方面信息都可以通过二维图呈现出来

当对两个分类变量进行的对应分析称为 简单对应分析 如果用R语言作go分析图；

对两个以上的分类变量进行的对应分析称为 多重对应分析 。

对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图上，并使联系密切的类别点较集中，联系疏远的类别点较分散；通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联系。

对于该方法，在减少维度方面与因子分析相似，在作分布图方面与多维尺度方法相似。

在对数据作对应分析之前，需要先如果用R语言作go分析图了解因素间是否独立。如果因素之间相互独立，则没有必要进行对应分析，当因素间在统计学上具有显著的关联性时，在此基础上使用对应分析方法，其分析结果才具有意义。

p-value 0.001，两组变量显著不独立，说明具有相关性。

Q5: R语言：配对样品共有细菌分析 [散点图、堆叠图、柱形图]

分析思路

1 merge获得总细菌信息，结合样品数信息，制作细菌样品矩阵/表，0填充

2 利用循环统计每对配对样品的细菌呈现情况（是否贡献），丰度都大于0的细菌记为1，否则仍是0

3 获得总细菌样品呈现表，统计每个细菌的总共现次数

4 对前10绘制柱形图

参考：

Discordant transmission of bacteria and viruses from mothers to babies at birth. Microbiome 2019

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