注意:输入数据格式(行、列)必需与右侧示例一致,制表符分割
1,数据来自excel,直接拷贝待绘图数据,粘贴到输入数据框即可
2,数据来自txt,各列需要制表符(tab键)分割,直接拷贝数据,粘贴到输入数据框
3,修改文字字体,图例位置,处理文字截断等图片编辑,请参考inkscape实操
4,其他问题,请左侧扫码,关注”微生信智能客服“或加群讨论!
必需输入
绘图数据:


可选输入:
图像大小: 宽:;高:
文字大小
标题文字:
图例标题文字:
轴文字:
轴说明:
文字说明
图标题:
X轴说明:
Y轴说明:
颜色说明:
点大小说明:
分类说明:
颜色
低颜色:
高颜色:

条目排序 注意:p值是-log10转化的,故顺序自己确定下
第3列,大->小 第3列,小->大
第4列,大->小 第4列,小->大
第5列,大->小 第5列,小->大
原始顺序

此图将消耗 0 微币

多分类GO,Pathway富集结果气泡图


简介:
利用气泡图,将富集结果的p值以颜色表示,基因数用气泡大小表示,类别以不同的点形状表示。如何获得该数据,可以使用在线工具metascape提交基因,计算富集,得到结果后进行绘图
数据说明:
数据包括5列,第一列是分类(例如BP,CC,MF等),第二列是富集的名字(Y轴显示内容),第三列是富集倍数(X轴显示内容,若没有这个数据,可以用其他值代替,例如gene ratio等,都没有的话,1,用-log10(pvalue)代替这一列;2,用count代替这一列),第四列是p值(或者fdr也可以,即图中的颜色,根据p值变化,此列必需是原始p值,即必需小于1),第五列是基因数(气泡大小)
生物医学常见应用:
GO、Pathway富集分析结果气泡图展示。例子:Gene expression profiling and functional analysis reveals that p53 pathway-related gene expression is highly activated in cancer cells treated by cold atmospheric plasma-activated medium Fig 4

输入 示例数据
输出

1)如何作图?
1,准备作图数据;2,用excel打开数据,调整为示例格式;3,将调整后的数据粘贴到输入框;4,选择参数;5,提交出图

2)为什么不出图?
程序对输入格式有严格要求。请务必仔细查看右侧说明及示例数据

3)如何引用?
162篇文章引用我们(Google Scholoar)。请引用原生R包,Python包等,或使用如下格式:
Heatmap was plotted by http://www.bioinformatics.com.cn, a free online platform for data analysis and visualization.

4)其他常见问题