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1、3 GO富集分析 加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。
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2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因 描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。
3、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道 同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
4、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（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。
5、例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。
1、ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https：//zouhua.top/ 。
2、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。
3、plot是R中的基本画图工具，直接plot(x)，x为一个数据集，就能画出图。细节往往制胜的关键，所以就详细来看下plot的所有可设置参数及参数设置方法。
4、ggsurvplot(fit， #生存分析结果 data = NULL， # a dataset used to fit survival curves fun = NULL， # 定义生存曲线转换的任意函数。
5、这个 R tutorial 描述如何使用 ggplot2 包修改x和y轴刻度。同样，该文包含如何执行轴转换（对数化，开方等）和日期转换。使用ToothGrowth：请确保 dose 变量变为因子类型。
6、col，lty，pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
打开Origin绘图软件。在“Date 1”界面右键，选择“Add new column”，添加新的Y轴。在“Date 1”界面中输入数据。选中数据区域，点击左下角“line+symbol”按钮，绘制出数据图。
我用的是英文版，如果是中文汉化版的，同样可以参考。打开origin，输入自己的数据，选中要作图的数据，点击“plot”—“line”—“line”。这样直接作出的图可能会很粗糙，这时候需要平滑。
打开origin绘图软件，找到数据输入窗口，在窗口里输入您要使用的数据；您也可以从excel软件里直接导入数据，使用效果是一样的。在界面左下角找到绘图按钮选择“spline connected”，您也可以在下拉菜单和鼠标右键里找到该按钮。
数据导入。点击右下角pca插件，启动对话框。设置分析数据并点击“OK，进行分析。按照图示点击分析后的图，放大该图。美化图片。图片美化包括颜色、图例、字体大小等等。美化后的图片如图。
Origin是一款数据分析和绘图的软件，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，可以绘制出二维和三维图形。
gnu文件用origin画图方法：将origin打开，可以看到一个类似Excel的表，第一行是坐标轴的标题名称，第二个是单位，下面的是数据输入的位置。输入数据。
