原文链接： https://bioinfohome.com/index.php/2019/07/08/goplot-01/
示例数据：gene_list.txt；示范代码：GOplot_bioinfohome.R下载链接位于上述原文末尾。
GOplot包是用于GO富集结果可视化的R包，尤其其中的弦图。遗憾的是，标准的GOplot需要FC值。实际生信分析中，我们只有一列筛选而得的基因。这个时候，该如何变通呢……
操作环境：预先配置的 Windows_7_x64_R虚拟机包
R软件版本：R x64 3.5.0
示范代码：GOplot_bioinfohome.R
GOplot输入文件，包含三个，GO富集结果、基因列表（包含logFC）、GO条目。如果，我们处理的数据不包含logFC，或者不想使用logFC。我们可以自己生产随机数代替。最后的pdf文件，借助AI绘制软件，将logFC的图标删除即可得到漂亮的弦图。
第一步，准备输入数据
输入数据非常简单，就是一列基因名，存放在 gene_list.txt 中。 这也符合相当一部分生信的应用场景。
第二步，加载R包，并使用clusterProfiler进行GO富集。
library(GOplot)
library(stringr)
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
#需要加载四个R包，如果基因物种不是人org.Hs.eg.db，需要加载对应物种的参考注释。
gene_symbol<-read.table(file="gene_list.txt",header=T)$SYMBOL
entrez_id <- bitr(gene_symbol, fromType="SYMBOL", toType=c("ENTREZID","ENSEMBL"), OrgDb=org.Hs.eg.db)
ego_all <- enrichGO(gene =entrez_id$ENTREZID,
OrgDb = org.Hs.eg.db,
ont = "ALL",
pAdjustMethod = "BH",
pvalueCutoff = 0.05,
readable = TRUE,
pool = TRUE)
# 这里富集参数ont选用 ALL为示范。
第三步，构建GOplot的输入文件。
GOplot的输入文件包含terms，genes，process。
terms： 是一个数据框，包含的字段：Category,ID,term,Genes,adj_pval；
genes：基因名加logFC（ logFC 随机生成）；
process：GO的条目描述；
GO=ego_all[1:12,c(1,2,3,9,7)]
#因为GO富集结果非常多，不可能也不需要全部显示，一般选取前几行，这里取12，也可以设定为其他值
GO$geneID=str_replace_all(GO$geneID,"/",",")
#这里替换富集条目中基因一栏的分隔符为逗号，这是GOplot默认的。
names(GO)=c("Category","ID","term","Genes","adj_pval")
#重新命名数据框的字段名，这些都是固定的，不可更改
gene=data.frame(ID=gene_symbol,logFC=rnorm(length(gene_symbol),mean=0,sd=2))
#生成输入数据框
gene=data.frame(ID=gene_symbol,logFC=rnorm(length(gene_symbol),mean=0,sd=2))
#随机生成相同数量的正负小数，充作logFC
第四步，使用GOplot作出弦图，并导出pdf，使用AI，微调
circ <- circle_dat(GO,gene)
chord <- chord_dat(data = circ, genes = gene, process = GO$term)
#GO$term就是富集的GO条目描述
GOChord(chord, space = 0.02, gene.order = 'logFC', gene.space = 0.25, gene.size = 5)
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