go弦图r语言，go语言面试题

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R语言如何调整弦图label方向

axis(side，at=，labels=，pos=，lty=，col=，las=，tck=，…)labels是axis坐标轴的一个字符型向量系数，用来表示纵轴的标签。

举例：gl(3，5，length=20，label=c(a，b，c))expand.grid(a=1：3，b=1：4，c=c(x，y，z))构造一个数据框，将各参数的各水平完全搭配。

Q1: R语言KEGG相关,请战友们帮我看看是怎么回事

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。

关键还在于感兴趣点在哪了。粗略的看，可以先看KEGG或者GO功能分类，看差异基因具体富集在哪些通路或功能。比如关注的是细胞内酸合成关键酶，可以重点看酸合成和碳流相关通路。具体如何看KEGG或者GO功能分类，请听下回分解。

可能的原因：Xxx应该是实体类的名字，而不是表的名字。查看hibernate.cfg.xml文件，是否有添加“mapping resource”。

Q2: 【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。

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。

GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。

在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在功能注释后如何做富集分析中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

Q3: R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。

（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

你可以直接导入基因号和GO/KEGG编号的对应关系到R里面，然后用clusterProfiler进行数据分析” 。在如何构建的问题上，网上也有许多文章进行了介绍。构建 OrgDb 时，需要 gene_info 和 gene2go 。

这样做能避免得出的结论不全面，对于事先没有预想的term或者是事先预想的term不全面这些情况有帮助。

BiocManager：install(topGO)需要R的版本为=10，但biocmanager安装需要的R版本更高，现在应该是6。富集工作主要包括3个步骤：准备相关数据；进行富集统计检验；分析结果。

Q4: 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、然而，很多用户，特别是那些有其它程序语言经验的用户，并没有完全利用R的能力。由于R的特性，在其它程序语言中有用的方法在R中可能效率并不高。

4、r语言最多能处理上万条数据是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。r语言属于一个数据库，可以存很多的数据，是可以有上万数据的，其内部可以由多种数据类型，每一列是一个变量，每行是一个观测记录。

5、如果说你想用电脑进行程序的编程，电脑的最低配置，现在来讲也要达到I5的CPU，8G的内存最好能再配一个独立显卡，这样效果才最理想。

6、R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。软件包有7000多，在统计、数学计算、金融数据分析、生物学、互联网数据分析，大数据、并行计算，混合编程、数据挖掘、数据分析方面有实际应用。

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