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前面我給大家詳細介紹過
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?GO簡介及GO富集結果解讀
?四種GO富集柱形圖、氣泡圖解讀
?GO富集分析四種風格展示結果—柱形圖，氣泡圖
?KEGG富集分析—柱形圖，氣泡圖，通路圖
? DAVID GO和KEGG富集分析及結果可視化
也用視頻給大家介紹過
? GO和KEGG富集分析視頻講解
最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。
氣泡圖
柱形圖
這個圖別說美觀了，簡直不忍直視。經(jīng)過我的認真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關。前面我給大家展示的基本都是R 3.6.3做出來的圖。很多粉絲可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我們知道R的版本在不停的更新，相應的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關的函數(shù)拿出來認真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結所在。
dotplot這個函數(shù)，多了個 label_format 參數(shù)
我們來看看這個參數(shù)究竟是干什么用的，看看參數(shù)說明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原來這個參數(shù)默認值是30，當標簽的長度大于30個字符就會被折疊，用多行來展示。既然問題找到了，我們就來調(diào)節(jié)一下這個參數(shù)，把他設置成100，讓我們的標簽可以一行展示。
是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道
同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復原來的容貌。
關于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可參考下文
GO和KEGG富集分析視頻講解
當富集分析完成，拿到如下的分析結果后，就可以進行作圖了。
富集分析結果的可視化無非就是柱狀圖和氣泡圖，但是公司默認出圖實在是太丑，所以還是自己動手修改修改。
一、常規(guī)柱狀圖（ggplot2）
橫軸為gene counts，或者用-logP也行，填充相應的用P值或者gene counts。ggplot畫圖的好處就是可以進行很多調(diào)整。
二、常規(guī)氣泡圖（ggplot2）
氣泡圖與柱狀圖如出一轍，只是在展示方式上出現(xiàn)了差別。一個用geom_bar()函數(shù)，氣泡圖類似于散點圖用geom_point()函數(shù)。
三、上下調(diào)同時展示（ggplot2）
很多時候研究者拿到差異基因后，上下調(diào)基因是分別富集的，在展示上需要同時體現(xiàn)二者，我們之前提到metascape可以做到： 轉錄組不求人系列(十二): Cell文章最喜歡用的差異基因GO、KEGG富集分析工具 ，除此之外，之前講過的氣泡圖也可以展現(xiàn)多組的結果： 復現(xiàn)《nature communications》圖表（四）：ggplot畫多組富集氣泡圖 。這里我們繼續(xù)提供一種bar圖的展示方式。將down的數(shù)值調(diào)整為負，做一列分組，就可以展示了。
當然了，以上所說的可視化還是比較常規(guī)，在基礎上可以自己做調(diào)整。也有一些文章總是標新立意，有很多奇特的展現(xiàn)方式，我們會在之后的系列中講解。
單細胞富集分析系列：
單細胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復習一下GO和KEGG富集分析及繪圖。
載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準備見 monocle )
pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。
若有分組，可以使用subset函數(shù)將某種細胞取出，來做這種細胞病例組和對照組相比的差異基因和富集分析
之所以長短不齊不按順序是因為沒有排序
排完續(xù)之后再畫p值就是按順序的了
附： 單細胞測序數(shù)據(jù)的差異表達分析方法總結
2018年SCI論文--整合GEO數(shù)據(jù)挖掘完整復現(xiàn) 七 ：DAVID在線工具進行KEGG富集分析_bioprogrammer-CSDN博客
“差異基因kegg注釋圖”是轉錄組分析結果的重要組成部分，能夠幫助大家了解差異基因分屬于哪些代謝通路，文章中如果能夠插入下面這類圖來說明樣品間的差異，一定會為你的文章增色不少。
下面給大家介紹一下如何在Windows下對差異基因進行kegg注釋。
一、輸入數(shù)據(jù)準備：
首先要準備的是各比較組（比如CK1比上Treat1）的差異基因列表，一般公司做完的標準分析結果里已經(jīng)包含這部分內(nèi)容了，通常在“DEG_Analysis”文件夾里，我們用到的信息是“ 基因ID ”和“ regulated ”（up代表上調(diào)，down代表下調(diào)）兩列，如下圖所示的第一列和最后一列：
接下來需要添加一列，將“regulated”里的“up”標記成“red”，“down”標記成“green”，這樣后面做出來的kegg注釋圖里上調(diào)基因就會顯示為紅色，下調(diào)基因顯示為綠色。具體方法是在第三列插入一個“ if ”函數(shù)，當?shù)诙兄禐椤皍p”時輸出“red”，否則輸出“green”，參數(shù)設置詳見下圖：
這樣C2單元格就會顯示為“red”，雙擊該單元格右下角，這樣C列就都按上面的規(guī)則填充好了，如下圖所示：
二、在作圖網(wǎng)站填入數(shù)據(jù)：
打開網(wǎng)站：
按照下方設置好參數(shù)，并將第一步準備好的Excel表里的第一和第三列數(shù)據(jù)粘貼進去（注意：Excel表的 第一行 和 第二列 都不用粘貼），點擊左下角的“exec”按鈕開始運算。根據(jù)您提交的基因數(shù)量，等待一小段時間結果就出來了：
注釋到的代謝通路結果，按數(shù)量排序：
點擊其中的代謝通路鏈接，就能夠看出該代謝通路中哪些基因上調(diào)、哪些基因下調(diào)了。
好的，這樣差異基因的kegg注釋就完成了。掌握之后，便可在幾分鐘之內(nèi)做任意差異基因列表的kegg注釋圖而不用找公司了！
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之前分享了如何用ggplot2可視化GO分析的結果。既然做了GO，當然少不了KEGG了。
同樣的，我們從 DAVID 獲取KEGG pathway的結果。
對于KEGG，我比較喜歡做氣泡圖，這樣用兩種形式的圖結合在一起，效果更豐富更好看一點。
