之前分享了如何用ggplot2可视化GO分析的结果。既然做了GO，当然少不了KEGG了。
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同样的，我们从 DAVID 获取KEGG pathway的结果。
对于KEGG，我比较喜欢做气泡图，这样用两种形式的图结合在一起，效果更丰富更好看一点。
利用R语言堆叠图，我们可以将一个项目中所有样品的物种组成展示出来。
下面介绍如何利用R语言进行物种组成分析和可视化。过程分为以下几步：
1)模拟丰度矩阵；
2)模拟分组；
3)标准化丰度；
4)调整格式；
5)ggplot2绘制堆叠图、冲积图、分面、分组、堆叠面积图。
坐标为x,y的点图 点的size 用另一变量Z控制。
ggplot(data=,aes(x= ,y= ))+geom_point(size= )
数据准备
气泡图（bubble plot）：在二维散点图的基础上，用点的大小来代表第三个变量的值。
symbols()函数来创建气泡图。该函数可以在指定的(x, y)坐标上绘制圆圈图、方形图、星形图、温度计图和箱线图。
symbols(x, y, circle=radius)
其中x、y和radius是需要设定的向量，分别表示x、y坐标和圆圈半径。
你可能想用面积而不是半径来表示第三个变量，那么按照圆圈半径的公式（r = /πA ）变换即可:
symbols(x, y, circle=sqrt(z/pi))
一般来说，统计人员使用R时都倾向于避免用气泡图，原因和避免使用饼图一样：相比对长度的判断，人们对体积/面积的判断通常更困难。
参考资料：
前面我给大家详细介绍过
☞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
气泡图（Bubble Plot）就是由一个个像气泡元素组成的图，和普通的散点图不同，该图可以展示三维甚至四维信息，如下图： 点的位置即其横纵坐标分别代表了Weight和Height，气泡的大小代表了Age，颜色代表了不同个体。
再举几个例子：
上面用了不同形式展示了GO或其他富集的结果。上图和右下图中，我们用颜色代表GO的类别，用横纵坐标代表p-value和z-score，用大小代表富集的基因Count。左下图我们用颜色代表p-value，用大小代表GeneCount，横坐标代表GeneRatio，纵坐标代表具体的类别。
从上述例子中可以发现用气泡图我们能展示更多的数据信息。 随着多组学研究的涌现，我们急需在同一张图表理展现多维的数据，气泡图就是一个不错的选择。
1）需要什么格式的数据
根据最终想要在气泡图上展示数据的维度以确定数据的格式。
本次用一个来自于GOplo包的数据EC，该数据为RNA-seq的下游分析数据。
该数据标准化处理后进行统计分析以确定了差异表达基因。 使用DAVID功能注释工具对差异表达基因（调整后的p值0.05）进行基因注释富集分析。
由于本次将使用两个包一个是GOplot专门用于转录组数据的下游展示，还有一个是我们常用的画图包ggplot2， 需要注意的是用于ggplot2的作图数据还要基于circ略作修改，具体见下文。
2）如何作图
GOplot 包提供了直接做气泡图的方法：
略调整参数之后可以对图的布局、颜色等进行调整：
然后，我们来看一看用常见的包ggplot2应该如何做该图。
首先我们要对数据处理一下，剔除一些不必要的信息：
稍作改变，去除图例添加facet。
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