ggplot2|绘制GO富集柱形图 / 开普饭

生信分析中经常会得到一些基因，然后做GO富集分析，达到对基因进行注释和分类的目的。

本文利用R语言的ggplot2包，从头带您绘制可发表级别的GO富集分析结果图。

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 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 ))

好了，这样好像比较顺眼了，不管什么软件工具得到的GO富集结果，都可以绘图，然后，，，发文章去吧。。。

ggplot2|绘制GO富集柱形图

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