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散点图的升级版——气泡图
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1 什么是气泡图？ 首先我们来了解一下什么是气泡图。简单来说，气泡图就是在散点图的基础上，额外引入了第三甚至第四个数据维度，并在直角坐标系中，用“气泡”来表示。 我们以上面这张图为例，来拆解一下气泡图的主要构成要素： Y轴：代表第一个变量，即富集到的具体KEGG通路名称 (Pathway)，如P53 signaling pathway ，PI3K-Akt signaling pathway等。 X轴：代表第二个变量，即富集到对应通路上你关注的基因（如差异表达基因）占该通路总基因数的比例，。用于衡量富集程度，数值越大，说明该通路富集程度越高。 气泡大小：代表第三个变量，即富集到该通路上的基因数量。气泡越大，说明该通路涉及的基因越多。 气泡颜色：代表第四个变量，P Value 代表该通路富集的统计显著性。由于 P 值通常很小，取负对数后：颜色越红（数值越大），表示 P 值越小，该通路富集结果越显著、越可靠。 2 什么时候会用上气泡图？ 由于在实验中，我们经常需要同时关注效应大小、统计显著性和样本/分子数量等多个指标，而气泡图完美地契合了这种需求。 利用它，我们就能在一张图上同时观察多个指标的联动变化。这大大地丰富了图表所能呈现的信息量，并且避免了需要用多张图来回比对的麻烦。 那我们什么情况下用气泡图来展示数据会比较合适呢？下面罗列了一些适用场景： a 富集分析（Enrichment Analysis） 这是气泡图在生信分析中最常见、也是最经典的应用。 无论是 GO (Gene Ontology) 分析还是 KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 通路分析，其结果通常涉及以下几个关键指标： 富集通路/Term、显著性（P-value 或 FDR） 富集程度（Fold Enrichment 或 Gene Ratio） 富集到的基因数量（Count） 调控方向（Up/Down Regulation） 毕合生物(www.bihebio.com)提供服务内容：分子生物学、免疫, 重组蛋白及ELISA相关、活性小分子化合物、高端化学、材料化学、细胞资源库与培养相关、生命科学、天然产物 |
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