# 安装包
install.packages("ggplot2")
# 导入包
# 帮助文档链接：
http://docs.ggplot2.org/current/library(ggplot2)
# 设置工作路径到数据存放的文件夹下
# 读数据
pathway = read.table("R0-vs-R3.path.richFactor.head20.tsv",header=T,sep="\t")
# 画图
pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway))
pp + geom_point()
# 改变点的大小
pp + geom_point(aes(size=R0vsR3))
# 四维数据的展示
pbubble = pp + geom_point(aes(size=R0vsR3,color=-1*log10(Qvalue)))
# 自定义渐变颜色
pbubble + scale_colour_gradient(low="green",high="red")
# 绘制pathway富集散点图
pr = pbubble + scale_colour_gradient(low="green",high="red") + labs(color=expression(-log[10](Qvalue)),size="Gene number",x="Rich factor",y="Pathway name",title="Top20 of pathway enrichment")
# 改变图片的样式（主题）
pr + theme_bw()
## 保存图片
ggsave("out.pdf") # 保存为pdf格式，支持 pdf，png，svg多重格式
ggsave("out.png") # 保存为png格式
ggsave("out2.png",width=4,height=4) # 设定图片大小
备注，绘图数据的说明：
（1）绘图数据来自我们公司KEGG富集分析的结果，相应文件是结题报告中存在的，略作调整即可；
（2）绘图数据每一列的意思：
1)Pathway : 通路的名称
2)R0vsR3 ：差异表达基因中，属于这个通路的基因的数量
3)All_Unigene ：所有基因中属于这个通路的基因的数量
4)Pvalue ：富集分析p值
5)Qvalue ：富集分析的Q值
6)richFactor ：在我们分析报告中，没有提供这一列，但很容易计算。是 第二列 除以 第三列得到；
7)Pathway ID ：通路ID
8)Genes ：通路中基因的ID
9)KOs ：通路中基因的KO号
补充一点：绘图仅仅用到4类，分布是第1,2,5,6列
再补充一点（来源25,26,28楼的讨论）
（1）在pathway名称中如有重名，这会导致错误。在表中每个pathway只能出现一次；
（2）文本中，出现了引号会导致错误。例如， Alzheimer's disease， Huntington's disease这样的名称。
这两个pathway 名称中的引号需要删除。引号的出现，会导致R无法识别两个引号间的其他符号（退格符，换行符等），导致文件读取错误。
如果一定要保留引号，则引号的内容再用引号囊括起来，例如：
"Alzheimer's disease"，"Huntington's disease"，从而避免单个出现的引号对其他字符的影响 。
