图其实是一个散点图： （1）点的大小就是这个词条下包含的基因数（count值），就是你说的黑色圆圈 （2）点的颜色代表富集程度（pvalue值），就是你说的红色柱形图，它其实是彩色的，是从黄到红的渐变色，越红代表富集程度越高

相信大家对go和kegg富集分析并不陌生，有时候富集分析会得到很多显著的结果。 全部展示，版面不够。 但是如果只展示前几个显著的GO条目或者KEGG通路的话，跟自己研究的对象相关的又不在里面。

基因富集工具david介绍（四）-go富集分析及柱形图展示. 5.零代码go富集分析—柱形图同时展示bp,mf,cc,kegg. 6.零代码go富集分析—一张图展示bp,mf,cc. 可能有人会觉得excel画出来的图不是那么好看，并且只能画柱形图。如果有一些r

KEGG途径主要包括：代谢、遗传信息处理、环境信息处理、细胞过程、人类疾病、药物开发等。KEGG Pathway显著性富集分析方法与GO功能富集分析相同，是以KEGG Pathway为单位，应用超几何检验，找出与所有鉴定到基因/蛋

之前有老铁在群里问 kegg 的气泡图能不能整，其实基于 TBtools-kegg 富集结果的气泡图代码很早就撸好了，无非就是 GO 气泡图代码中数据清洗的时候改改 df 索引位置。后面一毛一样。大家好像还是比较喜欢这种视觉冲击力强的图，确实在投文章的时候也能会。

富集分析主要用于差异基因在GO term的富集程度，颜色越深富集越显著，红色最显著，黄色次之，无色代表富集不显著; 特点; GO term间具有包含关系，GO term之间可以构建复杂的结构网络。GO term 层级越低，功能描述越具体，越是低层级，越能解释

如果想筛选自己想要的基因进行go和kegg分析，可以按照以下步骤进行： 获取基因列表：从文献、数据库或实验中获取感兴趣的基因列表。 进行GO分析：使用GO分析工具（如DAVID、GOrilla、Enrichr等），将基因列表输入并进行GO分析。

在 Go 编程中，可以使用 Matplotlib 绘制常见的图形，包括直方图、散点图、折线图等。下面是使用 Go 和 Matplotlib 绘制直方图的例子： 安装 Matplotlib; 在 Go 编程中使用 Matplotlib，需要事先安装 Matplotlib 和相关的 Python 包。可以使用如下命令安装：

单细胞测序中GO、KEGG、GSEA分析是三种常用的高级分析方法，它们各有特点和应用场景，以下是它们的主要区别： GO分析. 1.定义与目的：Gene Ontology（GO）是一个国际标准化的基因功能分类系统，旨在对基因和蛋白质的功能进行限定和描述。其目的是通过标准化的 ...

是不是条目图是展示了所有差异基因的GO富集而气泡图是展示了最最富集的那些基因？看不懂，求大神解答。