r语言做go可视化，r语言数据分析可视化

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R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

1、)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。

2、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。

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、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。

什么叫R语言数据可视化

1、所谓数据可视化，是关于数据视觉表现形知式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来道的信息，包括相应信息单位的各种属性专和变量。

2、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

3、数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

4、**Python的Seaborn库**：Seaborn是Matplotlib的一个扩展库，它提供了更高级的数据可视化功能，如主题模型、分布图等。Seaborn支持多种数据源和数据预处理功能，可以方便地进行复杂的数据可视化。

5、数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。

如何从众多go生物学分析中选取出需要的生物过程

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。

原子吸收光谱法、电感耦合等离子体发射光谱法、等离子体质谱法、原子荧光光谱法、电化学分析法等在生物试样分析中得到广泛应用。

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。

调查是科学探究常用的方法之一，是了解生物种类、生存环境和外部形态等常用的研究方法。调查法一般是在自然的过程中进行的，通过访问、座谈、问卷、测验和查阅书面材料等方式去搜集反映研究对象的材料。

GO分为分子功能（Molecular Function)(MF)、生物过程（Biological Process）(BP)、和细胞组成（Cellular Component）(CC)三个部分。

gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用。go项目最初是由研究三种模式生物（果蝇、小鼠和酵母）基因组的研究者共同发起。

R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

1、R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。

2、R语言高阶可视化绘图系统：ggplot2入门 ggplot2是《The Grammar of Graphics》/《图形的语法》中提出了一套图形语法，将图形元素抽象成可以自由组合的要素，类似Photoshop中的图层累加，ggplot2将指定的元素/映射关系逐层叠加，最终形成所图形。

3、ggplot2 是由 Hadley Wickham 创建的一个十分强大的可视化R包。按照 ggplot2 的绘图理念，Plot(图)= data(数据集)+ Aesthetics(美学映射)+ Geometry(几何对象)：在 ggplot2 中有两个主要绘图函数：qplot()以及ggplot()。

4、本文介绍ggplot2包的geom_line()函数绘制折线图。绘制方法是首先调用ggplot()函数选定数据集，并在aes参数中指明横轴纵轴。然后调用条形图函数geom_line()函数绘制出基本折线图。