用前必读
1,使用输入检查工具检查输入数据,默认仅支持英文字符(部分模块除外)
2,使用excel存储并调整数据(wps不行),然后再粘贴到输入框
3,使用SVG图片编辑器修改文字、字体,图例位置,处理文字截断等,参考inkscape实操
4,生信分析项目合作
5,更多干货,页面右下扫描,关注”微生信“公众号或加群讨论!

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最外圈:分类,最多画4类
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最外圈颜色3:
最外圈颜色4:
最外圈字体大小:

第2圈:term基因数/pvalue
第2圈低颜色:
第2圈高颜色:
第2圈字体大小:
第2圈标注(默认为-log10(输入)):

第3圈:up或/和down的基因数

仅包含up或者down的基因数
第3圈颜色1:
第3圈字体大小1:
第3圈标注1:

既包含up的基因数,又包含down的基因数,后台会根据输入的列数自动判断是否额外添加一个圈
第3圈颜色2:
第3圈字体大小2:
第3圈标注2:

最内圈:rich factor bar
最内圈最大值(控制bar高度):

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GO、pathway富集结果圆圈图

简介
使用圆形展示富集结果。从外到内依次为:分类(颜色一样的为同一分类),term总基因数(该term里边包含的基因数,颜色表示该term的富集p/q/fdr值),term中up或down的基因数,rich factor(第3通道基因数/第2通道基因数)。
数据说明
1)仅包含up或者down基因数的结果:第一列为GO或者KEGG条目名;第二列为分类,可以绘制1类,2类,3类,或者4类;第三列为总基因数(一般为输入数据中所有term里边基因的并集数取整);第4列为该term中包含的基因数;第5列为该term富集的p值(或者q值,FDR值等),第6列为做富集分析时输入基因与该条目重叠的基因数;第7列为第6列vs第4列的比值。
2)既包含up基因数,又包括down基因数的结果:第一列为GO或者KEGG条目名;第二列为分类,可以绘制1类,2类,3类,或者4类;第三列为总基因数(一般为输入数据中所有term里边基因的并集数取整);第4列为该term中包含的基因数;第5列为该term富集的p值(或者q值,FDR值等),第6列为做富集分析时输入基因与该条目重叠的基因数(up);第7列为做富集分析时输入基因与该条目重叠的基因数(down);第8列为第6+7列vs第4列的比值。
论文例子
Comparative analysis of drought-responsive physiological and transcriptome in broomcorn millet (Panicum miliaceum L.) genotypes with contrasting drought tolerance. Fig6
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?
1500+篇google学术,1000+篇知网学术引用
请使用原生R包,Python包进行引用,或使用如下格式(推荐直接写网址)
Method: Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Jul 2023), an online platform for data analysis and visualization.
Acknowledgement: We thank Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd. (https://www.bioinformatics.com.cn, last accessed on 10 Jul 2023) for providing data analysis and visualization support.