先上图
安装GOplot
install.packages("GOplot")
激活GOplot
library(GOplot)
因为我喜欢用excel进行一些文本操作，所以也激活了操作xlsx格式的r包
library(openxlsx)
###########试运行帮助文档中的教程##########
help(package = "GOplot")
#点击Help Pages下的EC
这里由这个数据的一些描述，例如这是内皮细胞的转录组信息
详细的描述（有道翻译）
数据集包含来自两个稳态组织(大脑和心脏)的内皮细胞的转录组信息。更详细的信息可以在Nolan et al. 2013的论文中找到。将数据归一化并进行统计分析以确定差异表达基因。利用DAVID功能注释工具对一组差异表达基因(校正p-value<0.05)。
在来看一下EC数据里有哪些内容
data(EC)
查看一下该数据集中各自的数据内容
head(EC$david)
也可以使用openxlsx的write.xlsx函数将这个参考数据包里面的信息下载下来。然后用excel查看。例如：
write.xlsx(EC$david,"EC-david.xlsx")
write.xlsx(EC$genelist,"EC-genelist.xlsx")
可以看到，david这个数据中包含174行*5列的内容，这5列分别是Category（GO富集分析中的三大生物学过程：BP、CC、MF），ID（富集到的GO号），Term（GO号对应的生物学过程名），Genes（该富集到该过程的genes），adj_pval（校正P值）。
查看一下genelist的内容
head(EC$genelist)
该数据一共2039行*7列，分别是ID（基因名），logFC（差异表达倍数），AveExpr（平均表达量），t（暂不清楚），P.Value（表达P值），adj.P.Val（校正P值），B（暂不清楚）。不清楚这个数据对作图是否有影响。因为后面需要用到chord_dat函数将这两个数据进行整合，见下图。下图中zscore值不知到和上面的t值和B值是否有关系。然后查看了帮助文档中对于circle_dat函数的使用要求。
显示term只要terms的category、ID、term、adj_pval和genes，genes只要ID和logFC即可。我们自己的数据根据以上要求修改好即可，但是列名必须和上述要求一致。就像下面这样。
EC-david-adjust.xlsx
EC-genelist-adjust.xlsx
这里有一个问题，就是Genes列中基因名是大写的，而ID列中的基因名是小写的，这里在使用chord_dat函数时回报错，个人认为r会区分大小写。所以需要用Excel的UPPER函数将ID列的基因名转换为大写。这样就不会报错了。
读取准备好的这两个文件。
d1 = read.xlsx("EC-david-adjust.xlsx")
d2 = read.xlsx("EC-genelist-1adjust.xlsx")
#利用circle_dat（）函数整合EC-david-adjust.xlsx和EC-genelist-adjust.xlsx。
circ = circ = circle_dat(d1,d2)
可以看到，该函数将这两个数据进行了整合，即以每一个基因为目标分配各种信息。其中adj_pcal是由富集分析中的校正p值给出的。
d3 = c("heart development","vasculature development","blood vessel development","tissue morphogenesis","blood vessel morphogenesis")#这个是指定你要做那几个GO的弦图。这个必须于david文件中的名字一样。
然后使用chord_dat函数将circ、d2、d3进行整合。
chord = chord_dat(circ,d2,d3)
head(chord)
这个其实是生成了一个带有差异表达倍数的GO属性矩阵。
然后就可以开始出图啦。
pdf("chord3.pdf",height = 13,width = 13)#准备好一块画布。
GOChord(chord,space = 0.02,gene.order = 'logFC',gene.space = 0.25,gene.size = 5)#进行绘图。
dev.off()#然后必须关闭并保存这块画布。
然后就是可以进行一些微调啦，这张图片里用的基因有点偏多，可以在删除一些不太感兴趣的基因或者差异表达倍数不大或者padj值比较偏大的基因。
