R包 clusterProfiler: GO和KEGG富集结果显示基因symbol

注：1）MF和CC方法同BP,将BP改为MF,CC即可。

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2）可视化中，showCategory为显示的item数，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。

【R语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题

前面我给大家详细介绍过

☞GO简介及GO富集结果解读

☞四种GO富集柱形图、气泡图解读

☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图

☞KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图

☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化

也用视频给大家介绍过

☞ GO和KEGG富集分析视频讲解

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。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。

我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在。

dotplot这个函数，多了个 label_format 参数

我们来看看这个参数究竟是干什么用的，看看参数说明

label_format :

a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters

原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示。既然问题找到了，我们就来调节一下这个参数，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。

关于如何使用R做GO和KEGG富集分析，可参考下文

GO和KEGG富集分析视频讲解

R语言可视化之ggplot2——KEGG通路富集分析

之前分享了如何用ggplot2可视化GO分析的结果。既然做了GO，当然少不了KEGG了。

同样的，我们从 DAVID 获取KEGG pathway的结果。

对于KEGG，我比较喜欢做气泡图，这样用两种形式的图结合在一起，效果更丰富更好看一点。

GO 和 KEGG 的区别

1、属性不同

Go（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。功能：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。

KEGG 是了解高级功能和生物系统（如细胞、 生物和生态系统），从分子水平信息，尤其是大型分子数据集生成的基因组测序和其他高通量实验技术的实用程序数据库资源，是国际最常用的生物信息数据库之一，以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称。

2、性质不同

go是计算机编程语言。

KEGG基因组破译方面的数据库。

扩展资料：

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo。

但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。Go 2.0版本将支持泛型，对于断言的存在，则持负面态度，同时也为自己不提供类型继承来辩护。

不同于Java，Go内嵌了关联数组（也称为哈希表（Hashes）或字典（Dictionaries）），就像字符串类型一样。

KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。

人工创建了一个知识库，这个知识库是基于使用一种可计算的形式捕捉和组织实验得到的知识而形成的系统功能知识库。它是一个生物系统的计算机模拟。

与其他数据库相比，KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，这样可以使研究者能够对其所要研究的代谢途径有一个直观全面的了解。

参考资料来源：百度百科-go

参考资料来源：百度百科-KEGG

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