用前必读
1,使用输入检查工具(windows版)检查输入数据
2,使用excel存储并调整数据(wps不行),然后拷贝、粘贴到输入框
3,请勿使用特殊符号,例如#,<,>,%,(,),非英文字符等。默认仅支持英文字符(部分模块除外)
4,使用SVG编辑器或AI,inkscape修改文字、字体,图例,处理截断等,参考inkscape实操
5,生信分析项目合作请加管理员微信(页面右下)

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必需输入  GSEA视频教程   文字教程
基因symbol及log2FC(带表头,全部基因,例如human的2w个,大小写敏感)


可选输入
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待分析基因集中基因个数阈值
最小基因数(若基因集中基因数小于该数值,则不参与分析):
最大基因数(若基因集中基因数大于该数值,则不参与分析):

颜色(默认最多绘制10个基因集)
颜色1-2:
颜色3-4:
颜色5-6:
颜色7-8:
颜色9-10:

数据库,基因集名,基因集中包含的基因集个数
基因集个数越多,运行越慢,20240214更新





























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自定义基因集(例如铜死亡,铁死亡,细胞焦亡等),支持任意物种
(每行一个基因集,格式为见示例:名字,来源,基因1,基因2,...,基因N):


待绘图基因集名字
每行一个基因集名字,名字来自输出结果的第一列
留空则默认最多绘制3条。仅支持最多绘制10条


P值表格(图中显示的数值精度不够,建议对照结果表格后期P下)


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此图将消耗 4 微币

基因集富集分析,gene set enrichment analysis (GSEA)分析

简介
使用clusterprofiler R包进行基因集富集分析,输入为所有基因及log2FC,按照log2FC从大到小排列。内置了来自GSEA官网的基因集,以及自制的KEGG基因集。
数据说明
输入数据包括2列。第1列是基因symbol(例如人的是约20000个基因),注意大小写;第2列是log2FC,从大到小排列。
自定义基因集,例如铜死亡,铁死亡等(见示例)时,需要先选中自定义基因集按钮,然后粘贴感兴趣的基因集。制表符分割。
第一列是基因集名字(不要使用特殊符号),第二列是基因集来源(网址或者其他说明文字),第三列及以后为基因(必需在所有输入的基因中)。
论文例子
High expression of cuproptosis-related SLC31A1 gene in relation to unfavorable outcome and deregulated immune cell infiltration in breast cancer: an analysis based on public databases. fig6e
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?
对输入数据格式有严格要求。请观看输入框上面的视频介绍,并仔细阅读右侧说明,示例数据。
3)如何引用?
2900+篇google学术,2400+篇知网学术引用
推荐直接写网址
Cite: Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y. SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
Method: Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 20 Feb 2024), an online platform for data analysis and visualization.
Acknowledgement: We thank Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd. (https://www.bioinformatics.com.cn, last accessed on 20 Feb 2024) for providing data analysis and visualization support.
4)交流群/公众号