GO富集分析结果怎么看?
进行功能富集分析时，常常会使用Gene Ontology（GO）作为基因集之一。GO注释结果通常以三种形式展示：有向无环图（DAG）、柱状图和气泡图。接下来分别介绍这三种展示形式。在有向无环图中，箭头指示上下层级关系。椭圆表示富集程度未进入前10的GO术语，而方框则表示进入前10的GO术语。
GO富集分析通常分为三个层次：生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）。四种展示方式分别为： **气泡图分三个框**：此图将BP、MF和CC的富集分析结果分别置于三个独立的气泡框中，气泡大小代表富集倍数（Fold Enrichment），使读者一目了然各部分的富集情况。
分析步骤： 安装R包：首先，需要安装clusterProfiler和ggplot2等所需的R包。 执行富集分析：使用clusterProfiler工具对差异基因进行GO富集分析，得到富集结果。 结果可视化：利用ggplot2包绘制综合柱状图，展示BP、CC、MF的富集程度。颜色深浅表示富集显著性，红色代表最显著，黄色次之，无色表示不显著。
在进行GO富集分析时，通常可以采用四种不同风格的图表来展示不同层面的生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）的富集情况。以下是四种风格的GO富集分析图表展示： **气泡图分三个框**：这种图表将BP、MF和CC的富集信息以气泡的形式分别展示在三个独立的框中，使得每类富集信息都清晰可见。
GSVA分析，一种对功能富集进行量化的手段，帮助我们深入了解不同组别间特定通路的变化。相较于传统GO、KEGG分析依赖差异基因阈值，GSVA更侧重于量化感兴趣通路在多组样本中的动态。为了进行GSVA分析，首先需要准备数据集，通常研究对象为人类或小鼠。然而，当研究其他物种时，数据集的获取可能会成为挑战。
识别差异基因：首先，通过对比不同样本或条件下的基因表达数据，识别出显著差异表达的基因。GO富集分析：然后，利用GO数据库和相应的富集分析算法，识别出这些差异基因显著富集的功能类别。
八年级历史知识气泡图
1、图1：圆圈图气泡图气泡图，是以主题为中心，向外延伸气泡的导图形式。气泡图用作描述主题的特征、性质等，适合用作词语联想。比如，如图2所示，以迪士尼为主题，会联想到唐老鸭、欢乐、梦幻等词语。MindManager的辐射状导图可制作相似的气泡图。
2、双气泡图是气泡图的升级版，它有两个主题，可以帮助孩子对两个事物做比较，共同点、差别性一目了然。 比如：太阳和月亮，相同点都是离我们很远、都在天上、都会发光（亮）；不同点是太阳是白天出来，月亮是晚上出来，而太阳永远是圆的，月亮则有圆缺。这类图二年级用的比较多。
3、你提到的现象确实存在。当古钱币在长时间的环境影响下，尤其是与氧气发生化学反应时，会在其表面形成微小的气泡。这些气泡的形成与古代瓷器的破损气泡类似，但它们的出现更多是由于钱币材料的单一成分与外界元素的反应。 这些气泡的颜色变化多样，这取决于材料本身的种类以及氧化过程中的化学反应。
4、例如六年级上册第一单元的主题是壮丽山河，那么这个单元的中心词就可以是壮丽山河，然后可以向外扩展出各个方面的子节点，比如自然景观、历史遗迹等等。
让你论文图看起来更高级—Origin气泡图、颜色映射图
1、首先导入三组数据，每组数据代表一种含义。 全选数据，选择绘图选项，创建基础2D图，选择颜射映射图或气泡映射图。 生成映射图后，初始显示为默认样式，接下来进行个性化调整。 更改图表大小、颜色等属性，以满足您的视觉需求。 选择颜射映射功能，点击填充选项。
2、在基因研究中，气泡图更是大显身手。面对海量基因数据，它能以一张图展现多个变量，如在基因功能富集分析中，科学家们利用它标记基因特点和功能，通过KEGG和GO数据库推断未知基因的功能。这就像侦探推理，用已知信息推测未知，但结论还需通过实验证实，就像寻找亲缘关系一样，理论与实践缺一不可。
3、在Origin中选择XYY数据格式。通过PlotBasic 2D中的Bubble选项创建气泡图。首先绘制标准能带图作为基础。将能量数据添加三次至图像中，以表示不同元素或轨道的态密度贡献。调整格式和尺寸，使每个点的大小对应于态密度值。调整与优化 管理多个元素的数据，确保图像清晰可读。
4、通过【Symbol】→【Vertical Drop Line】绘制。气泡图：选中B和C列，点击【Bubble】。色彩映射的点阵图：选中B、C列，选择【Color Mapped】。颜色与大小双重效果的气泡图：点击【Bubble+Color Mapped】。线条与标记结合的图：选中B列，使用【Line+Symbol】。
5、图像绘制时，选择XYY数据，通过Plot-Basic 2D中的Bubble选项创建气泡图。为了管理多个元素的数据，首先绘制标准能带图，然后将能量数据添加三次至图像中，并调整格式和尺寸，使每个点的大小对应于态密度值。最后，调整图例和尺寸设置，完成气泡图的绘制。额外的注意点包括管理数据密度和调整缩放因子。
数据的分布情况该用哪些图表?看这篇就够了
数据的分布情况可以分为单维度的数值分布和具有相关性的多维度分布。 单维度的数值分布分为单组数据和多组数据。 对于单组数据，每个对象只对应一个数值，可以用直方图展示数值的分布情况。 对于多组数据，最常见的数据类型是二维交叉表，可以用笛卡尔热力图展示空气质量分布。
多组数据中最常见的数据类型就是大家比较熟悉的二维交叉表。想要了解这一类的数据的分布情况，可以用【笛卡尔热力图】例如上面这张图，用笛卡尔热力图展示空气质量分布。颜色越红，空气质量指数越高，对应的空气质量就越差；颜色越蓝则相反。
单组数据：使用直方图。直方图能够直观地展示数据的频率分布，如模拟考成绩的分布情况。多组数据：使用笛卡尔热力图。热力图通过颜色深浅反映不同组别之间的关系，如空气质量与城市、月份的关系。多维度数值分布：统一度量：使用箱线图。
从而直观地展示数据的分布情况。 多组数据：可以使用笛卡尔热力图、极坐标热力图或热力日历图来展示数据的分布情况。这些图表通过颜色的深浅来表示数据的大小或频率，适用于展示二维交叉表等复杂数据。
多组数据：通常表现为二维交叉表，适合用笛卡尔热力图呈现，如空气质量分布图，颜色深浅反映了空气质量和城市、月份的关系。多维度数值分布当数据扩展到多个维度，我们需要区分两种类型：统一度量：所有维度数值单位一致，箱线图是展示的好帮手。
富集气泡图怎么看?
图例部分则表示基因富集的显著性，使用颜色（如红、黑、绿）区分，通常以-log10（FDR）计算结果来决定。气泡的大小则直接反映了基因的数量，越大表示基因数量越多。以一个简单的富集气泡图为例，横轴显示了基因在特定通路中的比例，纵轴则指明了生物过程或功能类别。
**气泡图分三个框**：此图将BP、MF和CC的富集分析结果分别置于三个独立的气泡框中，气泡大小代表富集倍数（Fold Enrichment），使读者一目了然各部分的富集情况。
气泡图则使用X轴的比值（如富集因子与基因比率的比值）、差异表达倍数或基因比率与背景比率的比值，值越大表示富集程度越高。Y轴则选择前20或30个富集通路绘图。点的大小代表基因数量，点越大表示该通路富集的基因越多。颜色代表p值，-log10(Pvalue)越大，表示通路越显著。
EXCEL气泡图怎么做
1、制作Excel气泡图的步骤如下：准备数据并插入气泡图：全选准备好的数据。在Excel的菜单栏中，依次点击“插入”、“其它图表”、“三维气泡图”，系统会自动生成一个三维的气泡图。设置数据系列格式：在生成的气泡图上右键点击，选择“设置数据系列格式”。
2、在Excel中创建气泡图是一项简单而直观的任务。首先，打开Excel并选择包含您想要制作气泡图的数据的单元格区域。确保您的数据包含至少三列：第一列作为X轴，第二列作为Y轴，第三列作为气泡的大小。接着，转到“插入”选项卡并选择“图表”，然后点击“气泡图”选项。
3、首先，在待分析的数据区域点击光标；选择“插入”-“其他图表”-“气泡图”；在弹出的气泡图中，通过鼠标右键点击选择“选择数据”；点击“编辑”，选择系列名称、X轴数据（例如，完成率）、Y轴数据（例如，利润率）、气泡大小（一般为任务额）；点击确定后，气泡图会显示出来。
4、制作Excel气泡图的第一步是选择需要用于图表的数据源，这通常意味着你需要从工作表中挑选出三列数据：x轴数据、y轴数据以及气泡大小的数据。确保你的数据准确无误，并且每一列都具有可读性和一致性。在完成数据准备后，下一步就是创建气泡图本身。
5、Excel气泡图的制作步骤如下：打开Excel并准备数据：打开Excel表格，确保你的数据已经整理好。为了方便气泡图的生成，建议在每一行数据前加一行空白行。填充序号数据：从最后一行的上面那行开始，到第一行，按序号填充数据。这些序号将作为气泡图的一个维度。
6、全选准备好的数据，再分别点击：插入，其它图表，三维气泡图，系统自动生成一个三维的气泡图。在气泡上右键选择：设置数据系列格式。在填充项上点选：依数据点着色，可对每个数据点设置不同的颜色。
