r和go语言环境 r语言中进行go和kegg分析

ubuntu下怎么配置go语言开发环境

第三方工具安装：目前有很多方便的第三方软件包工具，例如Ubuntu的apt-get、Mac的homebrew等。这种安装方式适合那些熟悉相应系统的用户。

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gcc 只是个编译器，不是编辑器，不能编辑程序 ubuntu下可以用vim或者gedit编辑程序，再用gcc编译。

export PATH=$PATH：/usr/local/go/bin安装到自定义位置Go二进制文件默认安装到/usr/local/go，但是可以安装Go工具到不同的位置，可以自行定义，只需要设置正确的环境变量。

python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样，都可以直接在命令列里执行指令码程式。

接着出现下面的安装界面，选择一个磁盘，然后将语言选择为“Chinese（Simplified）简体中文”，Installation size为Ubuntu环境的总共磁盘大小，然后是登录用户名和密码，设置好了以后就点安装继续。

最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图柱形图这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

单细胞富集分析我最常用的是分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在功能注释后如何做富集分析中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

1、它们通常都是被当成第二语言，做一些辅助开发的工作。其中Python只在极少数情况下，才被用来作为主要开发语言。至于Go与Ruby，我目前还没听说过它们有被当作主要开发语言的例子。我所推荐的是从C#和JAVA两者之间，二选一。。

2、go语言好。Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

3、从功能的角度来看，目前大多数情况下go语言比python更好。Python是一种基于面向对象编程的多范式，命令式和函数式编程语言。Go语言是一种基于并发编程范式的过程编程语言，它与C语言具有表面的相似性。

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