[R语言] GO富集分析可视化 GOplot::GOCircle

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观察结论：

观察自己的两个数据表：

table.legend 设置为T时会显示表格

本图中表格和图例是出图后剪切拼合而成，没有用R中的拼图包

Go语言编译器TinyGo，基于LLVM，在微控制器和小系统上编译和运行

TinyGo是一个为微控制器、WebAssembly(Wasm)和命令行工具等小型场景设计的Go语言编译器。TinyGo重用了Go语言工具和LLVM使用的库，以编译用Go语言编写的程序。目前，该项目在GitHub上已经积累了10.1k的Star。

如下为一个示例程序，当运行在任何支持的带板载LED的主板上时，则会点亮内置LED。

上述程序可以在单片机、Adafruit ItsyBitsy M0微控制器或任何支持的带内置LED的板上进行编译和不需要修改的运行，只要设置正确的TinyGo编译器目标即可。例如，设置如下目标可以编译和点亮 单片机。

项目概述

TinyGo项目旨在将Go语言引入到具有单进程或核心的微控制器和小系统。TinyGo类似于emgo，但主要的区别在于作者想要保留Go内存模型。另一个区别在于TinyGo在内部使用LLVM，因而可以获得更小更高效的代码以及更高的灵活性。

创建TinyGo项目的初衷是，如果Python可以在微控制器上运行，Go语言当然也应该能够在更低级微设备上运行。

支持设备

你可以为微控制器、WebAssembly和Linux编译TinyGo程序。目前，TinyGo支持以下85种微处理器板。

更多技术细节请参阅原项目。

GO富集结果整体可视化

  GO (Gene Ontology )是一个基因功能的国际标准分类体系。意在从分子功能 (Molecular Function)、生物过程 (Biological Process)、和细胞组成 (Cellular Component) 三个层面对基因和蛋白质功能进行限定和描述，建立一个适用于各种物种并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。

  GO富集分析已经算是很常规的分析内容，可以很方便地将分析得到的基因集归类到不同的GO条目，从而让研究者可以轻松地得知这些基因都参与哪些生物过程。GO分析的操作这里就不再赘述了，网上有很多相关的帖子，基本上常规的物种用clusterProfiler包就可以解决了。今天我想来谈谈如何可视化GO分析的结果。对于GO富集结果的可视化，最常见的就是用条形图和气泡图来展示部分关注的条目。

  上面两种展现形式最为常见，可以很好地展示关注的条目。我们都知道有时候GO富集的条目会很多，如果想整体预览一下，有没有什么方法可以展示所有条目都涉及哪些功能呢？答案是肯定的。下面就来介绍一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集结果的。这里用该包中数据做一个演示。

结果如下图：

  结果看起来还是有点高大上的感觉，从图中可以看出496个GO条目根据条目名称的语意相似性被分成9个大类，每个大类右边有注释条，标明了每个类中涉及的条目关键字，有点类似词云的感觉。

  该包使用起来很简单，虽然不能准确的展示每个GO条目，但可以从整体上概览GO条目都涉及哪些方面，对于后续筛选还是很有帮助的。该包还有更为细节的用法，这里就不再赘述了，感兴趣的可以自己去摸索。按照惯例最后附上官方说明链接： Simplify Functional Enrichment Results 和 Word Cloud Annotation 。

名称栏目：go语言编译器可视化 go语言编译工具
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