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这篇文章给大家分享的是有关如何利用R语言的ggplot2包绘制GO富集柱形图的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
一 载入数据集和R包
利用各种生信工具得到富集分析结果，数据列可能不一致，但关键几列都有。
library(ggplot2)data <- read.csv("GO_enrichment_significant.csv",header=TRUE)head(data)
二 对上述GO结果绘制基础bar图
参照之前ggplot2使用方法，更改geom即可绘制简单的bar图，按照GO_category分组颜色
ggplot(data=data, aes(x=GO_term,y=Num_of_symbols_in_list_in_GO, fill=GO_category)) + geom_bar(stat="identity", width=0.8)
可看出和文献中的差距较大，体现在以下几个方面：
A：标题，坐标轴“业余”；
B：GO_category顺序未按照输入文件，相同GO_category没在一起；
C：横坐标label太长，重叠在一起。
三 “细节”调整GO结果bar图
3.1 坐标轴调整策略
#将GO_term设定为factor即可按照顺序输出GO_term_order=factor(as.integer(rownames(data)),labels=data$GO_term)ggplot(data=data, aes(x=GO_term_order,y=Num_of_symbols_in_list_in_GO, fill=GO_category)) + geom_bar(stat="identity", width=0.8) + coord_flip() + xlab("GO term") + ylab("Num of Genes") + theme_bw()
好像有一点能看了，尝试其他策略。
3.2 调整横坐标label策略
将label调整成一定角度倾斜
COLS <- c("#66C3A5", "#8DA1CB", "#FD8D62")ggplot(data=data, aes(x=GO_term_order,y=Num_of_symbols_in_list_in_GO, fill=GO_category)) + geom_bar(stat="identity", width=0.8) + scale_fill_manual(values = COLS) + theme_bw() + xlab("GO term") + ylab("Num of Genes") + labs(title = "The Most Enriched GO Terms")+ theme(axis.text.x=element_text(face = "bold", color="gray50",angle = 70,vjust = 1, hjust = 1 ))
嗯 ，标签太长溢出，采取保留GO-term的前三个单词（可以其他策略）后面...代替，可以excel或者R function 解决。
3.3 调整label长度后绘图
GO_term_order=factor(as.integer(rownames(data)),labels=labels)COLS <- c("#66C3A5", "#8DA1CB", "#FD8D62")ggplot(data=data, aes(x=GO_term_order,y=Num_of_symbols_in_list_in_GO, fill=GO_category)) +geom_bar(stat="identity", width=0.8) +scale_fill_manual(values = COLS) + theme_bw() +xlab("GO term") + ylab("Num of Genes") + labs(title = "The Most Enriched GO Terms")+ theme(axis.text.x=element_text(face = "bold", color="gray50",angle = 70,vjust = 1, hjust = 1 ))
感谢各位的阅读！关于“如何利用R语言的ggplot2包绘制GO富集柱形图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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