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那么，可想而至，绘制火山图，需要三列数据，即logFC、adj.p.value和Symbol基因。这些数据正好是我们差异分析得到的。所以，火山图只是用来可视化那些测序数据差异分析结果而已。
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M一般做Y轴，A一般做X轴。M常对应差异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。A可以利用差异对比组的FPKM进行计算，以R和G来表示差异对比组的话，可以取R组基因的平均FPKM和G组基因的平均FPKM进行计算。
经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。
RNA-seq数据分析的一个基本任务就是检测差异性表达的基因。其中一个重要的问题就是对不同条件下产生的系统学差异进行量化和统计学推断。
1、3 GO富集分析 加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。
2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因 描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。
3、安装clusterProfiler：对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
4、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道 同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
5、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。
6、例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。
1、过程分为以下几步：1)模拟丰度矩阵；2)模拟分组；3)标准化丰度；4)调整格式；5)ggplot2绘制堆叠图、冲积图、分面、分组、堆叠面积图。
2、地图所需数据：全国地图GIS文件 气泡图所需数据：城市名称，经度，维度，具体数值，如图 将图分解开来，发现是地图+气泡图，我们需要画出地图。
3、气泡图，首先我们需要去理解什么是气泡图，气泡图其实就是与我们常用来去进行描述一件事物的特征的一个图形思维工具，它有助于帮助我们去更好的进行一个描述。
4、stringr：处理字符串 lubridate：处理时间 RODBC：链接数据库 plyr：拆分，合并，重组。
