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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必需输入
富集结果数据（带表头）：

基因log2倍数变化数据（带表头，必需包含富集结果的基因）：


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按照什么聚类


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GOplot的GOcluster图

简介
该图使用圆形聚类形式展示富集结果，外圈是每个基因所在的GO term堆叠柱状图，中圈为log2FC值，内圈为cluster。注意：1，结果中所有基因均转成大写了；2，最多绘制18个GO term。参考R包：GOplot
数据说明
输入数据包括2个。第一个是富集结果，包括5列：GO id，GO term描述，分类，genes，adj_pval（此列未用在图中，但需要有）；第二个是每个基因及基因的log2fc。两个数据必需保持一致（第二个可以输入全部的基因，程序会根据第一个输入的基因自动挑选）。
论文例子
The establishment of a prognostic scoring model based on the new tumor immune microenvironment classification in acute myeloid leukemia. Fig3 C
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.