怎么用origin做go分析图

Python012

怎么用origin做go分析图,第1张

1、首先打开origin图，可以看到一个表格，分别写上标题、单位、注释和作图的数据。

2、可以直接在origin表格中输入数据或者通过excel表格粘贴到表格中。

3、直接选中X、Y轴要作图的数据。点击表格下方图形类型的快捷按钮，可以得到所要做的图形；或者点击Plot制作图形。

4、得到图形，根据需要还可以改变图形的类型以及对图形进行设置等等。

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。