用前必读
1,输入数据格式(标题、行、列)必需与示例一致,请仔细看右侧说明和示例,标题不能缺,不能有中文,特殊符号等
2,推荐使用excel调整数据(wps不行),然后拷贝粘贴到输入框
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“公众号或加群讨论!
注意:1,不要用微信打开,用浏览器,用浏览器,用浏览器,推荐chrome!
2,没有预览就是作图失败,请检查输入数据格式!
3,客服很忙,请先仔细阅读页面上说明,确实有问题再咨询!
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注意:若logfc没显示,缩小GO图例文字大小

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带的边线大小:
注意:必需是logFC,大小写保持一致!

GO chord图(GO弦图)

简介
如何获得该数据,可以使用GO analysis或者metascape提交基因,计算富集,得到结果后进行绘图。参考格式转换页面
输入数据说明
数据包括3部分,第一列是基因,最后一列是logFC(名字不变,仅替换数据即可),即基因的变化倍数,用于排序及基因块颜色(若没有logFC,程序会自动添加,基因色块用灰色)
其余列是GO term,其中1表示该基因在这个GO term中,0表示不在。默认不过滤,即有几个显示几个,20-30个基因,6-8个term效果比较好。
注意:
1. 也可以用于具有类似包含关系的其他数据中,例如KEGG Pathway。
2. 若term名太长,可以用inkscape编辑svg输出图片。
3. 若不是正圆,修改图片长度或者高度参数。
4. 若logfc没显示,可以将GO图例文字大小调小以显示。
生物医学常见应用举例: Gene Ontology/KEGG等富集结果中,基因是否在某条term中(示例数据)。例子:Molecular and Cellular Response to Experimental Anisakis pegreffii (Nematoda, Anisakidae) Third-Stage Larval Infection in Rats Fig 4, 5
输入
gene	GOterm1	GOterm2	GOterm3	GOterm4	GOterm5	logFC
HSD17B12	0	1	0	0	0	2.39
C19ORF40	1	0	0	0	1	2.32
TRAF1	0	0	1	0	0	2.14
ERCC1	0	1	0	1	0	2.88
ITGA3	0	0	1	0	0	3.53
CYCS	1	0	1	0	1	2.24
PRKAR2A	0	1	0	1	1	1.25
XIAP	0	0	1	0	0	1.09
GLUL	1	0	0	1	0	-3.89
POLM	0	0	0	0	1	-3.31
XRCC2	0	0	0	1	0	-2.34
XRCC5	0	1	0	1	0	-2.46
DCLRE1C	0	0	0	0	0	-1.48
POLH	1	0	1	1	0	-1.27
MRE11A	0	0	0	1	0	-1.21
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?
439篇文章引用微生信(Google Scholar)。请引用原生R包,Python包等,或使用如下格式:
Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn, a free online platform for data analysis and visualization.

4)其他常见问题