用前必读
1,使用输入检查工具检查输入数据
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编辑器或者AI,inkscape修改文字、字体,图例位置,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  气泡图绘制视频教程   文字教程
绘图数据(p列不能为0或者负,第一列若有重复,可以加后缀)
(分组是按照字母顺序排列的,可以加前缀调整)


可选输入
图像大小
图片宽度(出图,但是没看见点,调大宽度):
图片高度:

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:
点大小说明:
colorbar说明:
若颜色选择-log10转化,则标注为-log10(pvalue)。-log10及括号为后台自动添加
若颜色选择不转化,则标注为pvalue

颜色

-log10(pvalue)值小/pvalue值大的颜色:
-log10(pvalue)值大/pvalue值小的颜色:


p值小的颜色:
p值大的颜色:

点尺寸(控制点的大小范围)
点最小值:
点最大值:

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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。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。调用ggplot2 R包
数据说明:
1)输入数据为4列,第一列是富集的名字(Y轴显示内容),第二列是X轴显示内容,例如gene ratio等,第三列是p值(或者fdr,即图中的颜色,根据p值变化),第四列是基因数(气泡大小)
2)输入数据为5列,第一列是富集的名字(Y轴显示内容),第二列是X轴显示内容,例如gene ratio等,第三列是p值(或者fdr,即图中的颜色,根据p值变化),第四列是基因数(气泡大小),第5列为可选列,为分类信息,例如BP,CC,MF等。若数据包含第5列,则根据第5列进行分面绘图:即同组的绘制在一起(字母顺序)
注意:1,输入可以是4列或5列。有第5列则出分面图。
2,generatio没有的话,可以用fold enrichment等有意义的值代替
3,p列不能为0或者负,若无颜色,使用p值转化,将log(p)转成p后,重新画图
4,若无点,请调大图片宽度
论文例子
Honghua extract mediated potent inhibition of COVID-19 host cell pathways
论文写作
Dot plot of the KEGG pathway enrichment analysis. The horizontal axis represents the gene ratio, while the vertical axis represents the enriched pathway name. The color scale indicates different thresholds of the p-value, and the size of the dot indicates the number of genes corresponding to each pathway.
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?
2600+篇google学术,2100+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 10 Nov 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 Nov 2023) for providing data analysis and visualization support.
4)交流群/公众号