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r语言怎么查看富集分析的数据

1、方法/步骤录入原始数据。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入，第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面。分析效率情况。

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2、r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

3、我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。利用ggplot2+grid包进行画图，采用分面的思想作图。

4、然后进行富集分析需要注意的点：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。

5、R语言是一种很好的数据分析工具，可以用来分析祈福彩票数据的实际值与理论值。

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。

但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

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。

step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。

GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。

分析，可以找到富集差异基因的GO分类条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。

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。

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