富集分析是生物医学论文中非常常见的一类分析，例如GO富集分析，Pathway富集分析等。其结果一般包括以下几个要素：1，名字（GO term或者KEGG description）；2，该名字中包含的基因；3，该名字中包含的基因的P值等。常见的绘图包括：气泡图，条形图。今天我们利用GOplot R包，来绘制一个弦图（chord plot）。

弦图简介：下面这个圆形的、错综复杂的图就是弦图，属于圈图的一种，在高大上的生物医学类文章中会经常见到。弦图可以展示多个对象间的关系。例如这里就展示了5个不同GO term（右侧）里包含的基因，及它们的倍数变化（左侧）。本质上讲，弦图是一种网络图，想象一下，如果把外侧的矩形都换成点，中间的带换成连线，就是一个圆形布局的网络图。

1， 打开绘图页面

首先，使用浏览器（推荐chrome或者edge）打开弦图绘制页面。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。也可以在主页搜索框中搜索chord，找到绘图页面。

https://www.bioinformatics.com.cn/plot_basic_GOplot_chord_plot_085

图1.可视化绘图页面

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。

图2. 输入数据示例

示例数据（仅供参考）包括3块：

第1块（第一列）是基因名

第2块（第二列到倒数第二列）是基因在每个GO term中的从属关系，0表示不再这个GO term里，1表示在这个GO term里。

第3块（最后一列）是基因对应的倍数变化 （可选，你的数据中没有这个信息的话，就不要这一列），名字必需是logFC（大小写敏感）。

注意：需要参考示例数据，将自己的数据在excel中整理成示例数据的样式。

我们还提供了格式转换页面，可以将任何富集结果转成GO chord输入形式

https://www.bioinformatics.com.cn/GO_chord_data_format_convert_t002

输入是metascape的富集结果，第一列是名字，第二列是基因，以|分割。拷贝你的富集结果，然后输入分隔符就可以转化成绘图数据了（见图2示例）

图3. 富集结果转化辅助页面 

3，粘贴示例数据

直接复制示例数据中的A-G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。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4. 必需输入

4，修改参数，并提交

我们设置了图片尺寸，文字大小，排序，字体等参数，基本能满足日常绘图使用。如需更高级的定制，请联系我们。

图5. 节点、文字、颜色等可调参数 

5，提交出图

粘贴好输入数据，调整好参数（或者全部默认）后，点击提交按钮，约5秒后，会在页面右侧出现预览图。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6.预览与下载 

点评：

1，由于该图利用弦来表示关联，因此条目不能过多，推荐6个以内的GO或者KEGG条目，基因50个以内。

2，由于GO term有时候非常长，导致该图经常有截断，因此可以先利用缩写来代替，或者先设置非常小的字体，然后使用AI或者inkscape调整文字位置及大小。

3，由于GO term跟圈图比例不是固定的，因此出的图并非完全正圆，若有强迫症，可以使用windows自带的“截图和草图”-“量角器”进行确证并调整图片长宽。

没有预览就是没有出图，这时请参考示例数据，检查自己输入数据的格式。 

遇到文字截断，需要修改字体、调整字体大小等，使用inkscape软件进行操作。

微生信助力发文章，谷歌引用590+，知网引用450+