前面我给大家详细介绍过
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☞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
查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
本次课程所用的配套书籍是： 《R Graphic Cookbooks》
除了以上的基本图形外，师兄还会给大家讲解箱线图、提琴图、热图、火山图、气泡图、桑基图、PCA图等各种常用的生信图形的绘制，还不赶紧加入收藏夹，跟着师兄慢慢学起来吧！
柱状图可能是最常用的一种数据可视化。它们通常用于显示数值(在y轴上)，用于显示不同类别的数值(在x轴上)。例如，柱状图可以用来显示四种不同商品的价格。柱状图通常不适合显示一段时间内的价格，因为时间是一个连续的变量。
在制作柱状图时，您应该注意一个重要的区别:柱状图的高度有时表示数据集中的案例数，有时表示数据集中的值。记住这一区别——这可能会引起混淆，因为它们与数据的关系非常不同，但两者使用相同的术语。
拓展： position参数： 此处的position主要是指对图像的微调，最常见的应用是在分组的柱形图（bar）中，因为分组的柱形图会产生组内堆积和不堆积两种主要效果。
PCR数据要有三列，一列是组名，一列是内参基因的CT值，一列是目的基因的CT值，计算方法是-2 ∆∆Ct 法，实现一步出图用的是 ggpubr ，实现截断则是Y叔出手的 ggbreak
以前很少有包可以完美实现这个功能，我以前写过 R做截断柱状图并加显著性统计 可以实现，但Y叔出手写了个 ggbreak 包，完美的就解决了
其实还有一个 pcr 的包也能简单实现，而且自动计算mRNA相对表达定量，而且对照组定量是1，更加科学，但是表格只是两列CT值，还要重新定义组，所以要先提取一下表格，处理一下数据。
也可以截断，还是 ggbreak
q1, 首先要确定是barplot还是hist，如果是barplot的话，应该不存在breaks的问题，因为barplot的传入参数是个矩阵；
我假设你要画的是个hist，我偶遇过这个问题，我的理解是hist的breaks的值要能被范围整除才行；比如x=1:200，break=7的话，就只能画出4个柱来，但如果breaks=10就没问题；基本上是这样的，偶尔也有例外；比如break=5就不行....奇怪得很
最后，没办法的办法，就只能用barplot代替hist了，barplot肯定不会有这个问题，统计下hist参数中的分布情况，转换成矩阵，用barplot吧；
q2, 貌似一般都用一组因素把这些类别区分开，我用abcde，表示你的小学，中学...了，比如这样：
a=1:7;b=8:10;c=c(9,10,11);d=c(40,55);e=100:110
f=factor(c(rep(1,sum(length(a),length(b),length(c))),rep(2,sum(length(d),length(e)))))#先用c()生成数组，在转换成factor，其实数组也ok的，不过plot()中两个数组和factor不一样
x=c(a,b,c,d,e)
plot(x~f)
q3, 就我所知不行；yes或no一定也要是能映射到x，y范围内的点才行；你是想表示分类结果吗？如果是的话，通常用颜色，或者在点旁边的text表示。
q4, 举个例子吧
x=-50:50
y=x^2+x+1
z=10*abs(x)+1
plot(x,y,type='l')
lines(x,z,lty=3)
legend(c('type1','type2'), x=-20,y=2500, col=c('black','red'), lty=c(1,3))
legend的x和y是legend的左上角，匿名参数是类型名称，col,lty,pch 是对应的颜色，线类型，和点类型。
最后，我现在多用ggplot2，如果不抵触的话可以看看，和R的基础作图包思路不是很一样，但是图很清新的；
如果还有问题，建议把数据集data.frame粘贴几行上来，我也试试；
当富集分析完成，拿到如下的分析结果后，就可以进行作图了。
富集分析结果的可视化无非就是柱状图和气泡图，但是公司默认出图实在是太丑，所以还是自己动手修改修改。
一、常规柱状图（ggplot2）
横轴为gene counts，或者用-logP也行，填充相应的用P值或者gene counts。ggplot画图的好处就是可以进行很多调整。
二、常规气泡图（ggplot2）
气泡图与柱状图如出一辙，只是在展示方式上出现了差别。一个用geom_bar()函数，气泡图类似于散点图用geom_point()函数。
三、上下调同时展示（ggplot2）
很多时候研究者拿到差异基因后，上下调基因是分别富集的，在展示上需要同时体现二者，我们之前提到metascape可以做到： 转录组不求人系列(十二): Cell文章最喜欢用的差异基因GO、KEGG富集分析工具 ，除此之外，之前讲过的气泡图也可以展现多组的结果： 复现《nature communications》图表（四）：ggplot画多组富集气泡图 。这里我们继续提供一种bar图的展示方式。将down的数值调整为负，做一列分组，就可以展示了。
当然了，以上所说的可视化还是比较常规，在基础上可以自己做调整。也有一些文章总是标新立意，有很多奇特的展现方式，我们会在之后的系列中讲解。
重庆分公司
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