首先整理好前面已经处理好的差异基因数据，部分基因截图如下：
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打开DAVID网站： https://david.ncifcrf.gov/home.jsp
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点击Start Analysis进入下一页面。
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依次真好箭头所指内容，最后点击提交。
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点击箭头处开始分析。
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点击Chart进入下载页面
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Ctrl+A进行全选再复制到一个TXT文件，然后用excel就可以打开了。
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打开后会发现Term这一列前面有GO数据自己的一个编号，点击分列
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这样就分开了，接下来画一个气泡图
rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(ggplot2)
data=read.csv("./go_bp.csv")
data$GeneRatio <- data$Count / data$List.Total
data <- data[order(-data$PValue),]
data$pathway <- factor(data$Term,levels=data$Term)
#画图
p = ggplot(data,aes(GeneRatio,pathway))
p=p + geom_point()+theme(axis.text.x = element_text(colour="black",size=1))
p=p + geom_point(aes(size=Count))
pbubble = p+ geom_point(aes(color=PValue,size=Count))
pr = pbubble+scale_color_gradient(low="red",high = "green")
pr = pr+labs(color=expression(PValue),size="Count",
x="GeneRatio",y="")
pr + theme_bw()
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同理也可以做出KEGG的图，当然这里需要去除掉PValue大于0.05的Term，这里只作演示就没有去掉了，这里可以根据自己需要去选择自己想要展示的Term。
GEO数据挖掘
GEO数据挖掘（三）使用DAVID数据库进行GO、KEGG富集分析
