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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r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。
获取表达矩阵，处理TCGA的count数据，1表示为行。
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。
对Tko组中特异性下调的基因进行GO分析，发现这些基因在生物过程中显著富集，主要可分为有机酸/羧酸/脂质代谢过程、细胞对化学刺激的反应以及参与与共生体相互作用的宿主细胞的自噬(图7d)。
个人对富集分析的理解还是要有一堆基因才能做。 PPI分析 ：根据node degree筛选其中的hub基因（STRING和Cytoscape分析）。之后可以从hub基因中筛选与预后相关的基因。
通过蛋白互作网络分析，我们构建靶基因PPI网络，并结合CytoHubba中的算法（Cytoscape中的插件），最终筛选出20个hub基因。同时，使用STRING数据库，我们对预测出的靶基因进行GO和KEGG富集分析。
可视化地图和节点-边属性浏览会打开很多可视化选择，比如把标签大小和富集得分或p-values进行连接。
你好！如果你努力工作，你可以使用 r 语言来收集和可视化遗传本体和路径，r 包可以是 gosim (去分析) ，或者集群剖析器(gokegg)2细胞景观的插件式联盟可以愚蠢地显示路径的图像，可以用来直接张贴(至少对于低分)。
1、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）。
2、有没有程序包我不知道，但是这个可以用plot描点，lines连线，可以批量的 。
3、首先有一个plot.grid(nx=8， ny=8，lwd=1，lty=2，col=blue)#画8*8网络。
4、这两款R包都是基于浏览器的JavaScript可视化库，用于交互式的展示图形，这里我们还用到刚才的示例数据来展示。
5、igraph提供了三种不同的可视化方法。首先是情节。igraph函数。(实际上你不需要写情节。igraph， plot就够了。这个函数使用常规的R图形，可以与任何R设备一起使用。
