GO和Pathway富集分析是功能分析不可或缺的一部分，GO和Pathway富集分析结果的展示也是五花八门：条形图，气泡图，山脊图等等。由于GO分成三部分：生物过程（Biological process）、细胞组分（Cellular component）和分子功能（Molecular function），因此结果展示中需要进行区分。今天微生信为大家带来一张漂亮的多维GO、Pathway富集分析结果图。
1 1,打开绘图页面
首先，使用浏览器（推荐chrome或者edge）打开富集分析结果绘制页面，左侧为常见作图导航，中间为数据输入框和可选参数，右侧为描述和结果示例。
http://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_GO_KEGG_bar_dot_plot_111
图1.可视化页面
2，示例数据
点击右侧“示例数据”链接下载excel格式的示例数据。
示例数据（仅供参考）包括5列：
第1列是GO/Pathway名字；
第2列是分类（分类名必需是BP、CC、MF、KEGG中的一个或者多个）；
第3列是基因数；
第4列是Pvalue（或者FDR、qvalue等，程序会默认自动将其转化成-log10值，因此p值不能为0）；
第5列是上调或者下调（上调基因的富集结果标注为Up，下调基因的富集结果标注为Down。注意必需是Up或者Down，注意大小写）。
注意：你需要参考示例数据，将自己的富集结果在excel中整理成示例数据的样式。
图2. 输入数据示例
3，粘贴示例数据
直接复制示例数据中的ABCDE 5列数据，然后粘贴到输入框。
注意：不是拷贝excel文件，是拷贝excel文件里边的数据哦。另外粘贴到输入框后，格式乱了没关系，只要在excel中是整齐的就行。并且数据矩阵中不能有空的单元格，中文字符等。
图3. 必需输入
4，修改参数，并提交
我们设置了图片尺寸，颜色等参数，基本能满足日常绘图使用。如需更高级的定制，请联系我们。
部分参数详解：
Bar高度：颜色条的高度（粗细）
点最小、点最大：控制点的大小
X轴说明：根据所提供的数据自行输入，默认为-log10(pvalue)
P值排序：即长的颜色条在上面还是短的在上面
图4. 颜色等参数
5，提交出图
输入数据粘贴好，参数调整好后，点击提交按钮，约3秒后，在页面右侧会出现结果预览图。我们提供了4种图片格式供下载使用，两种矢量图（pdf，svg）和两种标量图（600 dpi tiff和300 dpi png）。
图中点表示基因数，点越大表示基因越多；条形表示p值（-log10转化）；右侧的矩形表示分类；颜色表示来自上调还是下调的结果。
图5.预览与下载
没有预览就是没有出图，这时请参考示例数据，检查输入数据格式。
最后，让我们再来回顾下微生信作图三部曲。
图6. 微生信绘图步骤
遇到文字截断，需要修改字体、调整字体大小等，使用scape软件。
参考论文：Hepatic transcriptome perturbations in dairy cows fed different forage resources. Fig3
