r语言做go富集波点图，r语言gsea富集分析

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R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

1、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。

2、)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。

3、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 。

4、clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。

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。

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。

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。

我认为是因为我一行一行地运行代码。在 rmarkdown 中运行整个 R 块时，我没有收到错误。

接下来，我就跟大家分享两种方法，可以解决这个问题。方法使用quote函数我们来看看效果，还不错。方法使用cairo_pdf来创建pdf文件同样来看看效果。效果一样杠杠的。

生物富集在生物信息中有着重要的地位，做生物信息分析的时候总会遇到这样或者那样的富集分析，比如GO富集分析等。大多数情况下我们都是使用线上在线分析解决。

1、解决了p值后还会遇到另一个问题就是，在我们对鉴定到的差异差异基因做通路富集后，通常会计算一个p值。当某个通路的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个通路是通过富集得到的。

2、生物富集生物个体或处于同一营养级的许多生物种群，从周围环境中吸收并积累某种元素或难分解的化合物，导致生物体内该物质的平衡浓度超过环境中浓度的现象，叫生物富集，又叫生物浓缩（bio-concentration）。

3、生物富集，也称为生物浓缩，是指一个生物有机体或处于同一营养水平的许多生物种群积累某些难以从周围环境中分解的元素或化合物，从而使生物有机体中的物质浓度超过环境中的浓度的现象。

4、生物富集现象是指生物体从环境中不断吸收低浓度的农药或其他有害化学物质，并逐渐在其体内积累的能力。生物富集现象通常与食物链有关，因为食物链可以将有害物质从较低营养级的生物传递到较高营养级的生物体内。

5、生物富集一般指生物浓缩。生物浓缩，是指生物有机体或处于同一营养级上的许多生物种群，从周围环境中蓄积某种元素或难分解化合物，使生物有机体内该物质的浓度超过环境中该物质浓度的现象。

6、生物富集作用亦称“生物放大作用”。指通过生态系统中食物链或食物网的各营养级的传递，某些污染物，如放射性化学物质和合成农药等，在生物体内逐步浓集增大的趋势。

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。

首先利用r语言的install中的packages方法，输入参数【xlsx】即可。此时利用library(xlsx)语句，打开xlsx这个库。此时通过read的xlsx语法就能读取某个文件夹下的Excel文件。

1、GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。

2、在GO富集分析中，BP注重寻找在疾病和实验条件下与生物过程相关的基因或蛋白质。这些生物过程可以包括细胞周期、细胞死亡、免疫反应等。

3、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。我们具备前景基因，背景基因以及描述信息我们就可以做富集分析啦。前景基因：这是必须的啦。有时候需要进行ID转换，但是个人觉得ID转换根据需要来就行。

4、进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。

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