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#include int main(int argc, char ** argv) {int i = 1, j = 1, k = 1;do {do {if (i != 5)printf(" ");j++;} while (j
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1 如果肯下功夫，可以通过R语言获得基因本体论以及通路富集数据并将其可视化，所用的R包可以是GOSim（GO分析），或者clusterprofiler(GOKEGG)
2 cytoscape 的插件cluego可以傻瓜式实现通路的图片展示，可以用来直接发文章（低分的至少可以）
3 关于GO和KEGG数据的获得，上DAVID就好
查看GOplot内示例数据的格式，对自己的数据做处理
观察结论：
观察自己的两个数据表：
table.legend 设置为T时会显示表格
本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包
R语言基本数据分析
本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。
不多说，直接上代码，代码中有注释。
1. 基本作图（盒图，qq图）
#basic plot
boxplot(x)
qqplot(x,y)
2. 线性拟合
#linear regression
n = 10
x1 = rnorm(n)#variable 1
x2 = rnorm(n)#variable 2
y = rnorm(n)*3
mod = lm(y~x1+x2)
model.matrix(mod) #erect the matrix of mod
plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance
summary(mod) #get the statistic information of the model
hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection
3. 逻辑回归
#logistic regression
x - c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
y - c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes
n - 70 #the number of trails
z - n - y #the number of failures
b - cbind(y, z) # column bind
fitx - glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model
print(fitx)
plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)
beta0 - fitx$coef[1]
beta1 - fitx$coef[2]
fn - function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x))
par(new=T)
curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve
3. Bootstrap采样
# bootstrap
# Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution
dat = matrix(rnorm(100*5),100,5)
no.samples = 200 #sample 200 times
# theta = matrix(rep(0,no.samples*5),no.samples,5)
theta =rep(0,no.samples*5);
for (i in 1:no.samples)
{
j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time
datrnd = dat[j,]; #select one row each time
lambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues
# theta[i,] = lambda;
theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue
}
# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue
hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue
sd(theta)#standard deviation of theta
#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能
4. ANOVA方差分析
#Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)
#
y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入
#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)
Treatment - factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group
mod = lm(y~Treatment) #linear regression
print(anova(mod))
#解释：Df（degree of freedom）
#Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏差和
# Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方差和
# compare the contribution given by Treatment and Residual
#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals)
#Pr(F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)
qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximated by mod
#如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）
如下面两图分别是
（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和
（右）y = rnorm(9);
的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。
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
ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：
org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型
columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
举例：