r语言go富集图，r语言图表

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【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

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。

GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

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。

1、在示意图中基因集S大部分集中在基因列表头部，所以现在这个基因集富集在A组。基因排序列表有多种方法，像GSEA默认是S2N(Signal-to-Noise Ratio)。下图展示多种排序方法的计算方法。

2、GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）基因集合富集分析是一种计算方法，能够判定一个预先定义的基因集合（比如一个GO term或者一条通路）在两种生物学状态间是否呈现统计学上的显著的一致的差别。

3、而且，clusterProfiler还支持GSEA的GO、KEGG富集。

1、获取表达矩阵，处理TCGA的count数据，1表示为行。

2、软件：SAS、Grapdprism、SPSS、R语言都可以用。但个人感觉SAS的算法更精准，Gradprism在画图上更漂亮且易操作。看你需求了。

3、菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。

4、subset(x， subset， select， drop = FALSE， ...) x是要进行操作的数据框，subset是对数据的某些字段进行操作，select是选取要显示的字段。

5、基于R语言的数据标准化处理脚本数据标准化（Normalization）将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

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。

r语言怎么查看富集分析的数据首先利用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。

expr输入的表达矩阵必须为：SummarizedExperiment或者SingleCellExperiment ExpressionSet 或者别的什么对象。如果是dataframe的话需要转换为matrix。

先来观察下GSEA需要的gmt文件格式( h.all.v0.symbols.gmt )：假如有这么一列基因这样自定义的gmt文件就做好了，下一步就可以愉快的进行GSEA/GSVA/ssGSEA分析喽。

通俗易懂的来讲，就是能够把bulk RNA当作single cell RNA来分析。实现把bulk RNA当作single cell RNA来分析主要是有两种算法反卷积和 ssgsea ，而CIBERSORT就是基于反卷积算法来做的，所以这篇着重介绍反卷积算法。

然而，TKI对肿瘤免疫微环境(TIM)的影响尚未完全阐明。

通过ssGSEA来计算每个样本中感兴趣的基因集的相对过度表达。 (7)统计分析：分析具有完整基因组信息的病例(n=22)。FCNAg与基线检查时的临床病理变量(即临床分期和年龄)之间的相关性采用Mann-Whitney U检验进行检验。

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