用r语言画go，用r语言画出正态总体分布函数及经验分布函数

R语言ggtree画圆形的树状图展示聚类分析的结果

http：//talgalili.github.io/dendextend/articles/dendextend.html 介绍的也是 dendextend 这个包的用法。

看懂聚类分析树状图需要一把尺子，与从左向右的横线垂直90度放下。此时，横线（一条线就是一个类别）被尺子截断，这些端点的个数就是该相对距离下的类别数目。

同时列联表分析同样适用于比较分别基于物种数据和分类（定性）解释变量数据的样方聚类结果。

使用分层聚类分析。选择聚类类别，SPSSAU默认聚为三类。结合树状图进行分析，分层聚类出来，具体聚成几个类别较好，需要结合树状图结果及实际数据情况进行分析对比。

要用SPSS聚类分析等等的小论文，不知道怎么说明做出的结果(树状图)，解释...【分析】-【分类】-【k-平均值聚类】，进行相关参数的设置。结果显示：spss从中挑选了几个个例，5个聚类中心选择了5个原始案例。

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。

5、即使带有error bars，它会隐藏数据分布的很多信息，这时候考虑箱线图或小提琴更合适。绘图的背景数据来自于生信小白鱼的R语言绘制分组柱状图示例（链接在文末）。

R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

)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。

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。

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 。

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。

第一列为GO term的ID，点击GO ID，可显示这个GO term包含的所有基因：再点击这个GO ID，就可以链接到 http：//amigo.geneontology.org 官网，可以查看GO的具体信息。

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。

【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

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