GSEA运行完以后默认出图较丑，而且只是png格式，不能改字体和大小，分辨率还是可怜的96dpi，就像下面这个图，远看可以，近看不行，远达不到SCI要求。
但其实知道原理的话，就是各种Excel表而已，有再次画曲线的，有再次绘制的，当然也可以画成Y叔clusterprofiler那样富集分析的柱状图和点状图，今天就介绍我最喜欢的点状图。
首先看表格内容，打开生成的文件夹，找到excel文件，主要是gsea_report_for_High_1574441392886.xls和gsea_report_for_Low_1574441392886.xls，具体文件名是看你自己定义的亚型和文件夹名，前缀是gsea_report_for_xx_yy，xx是亚型，yy是文件夹名
比如你要分析其中的一个亚型，打开excel
表头显示如下
仔细分析，我们需要的部分为NAME, SIZE,NES,NOM p-val,FDR q-val
一般有统计学意义的定义是NES>1或<-1及NOM p-val<0.05及FDR q-val<0.25，三者缺一不可，但是也可以只看p值或NES，看你需要什么样的结果，就保留什么结果，不然内容太多，也不好画图，我觉得10项就差不多了。
NAME里面有很少下划线，影响后期作图，所以建议画图前先处理，把前缀如“KEGG_”替换为空，把_替换成空格，（是空格，不是空，不把_后面替换为空格，后面无法改文本的长度），当然你可以把大小写改了，由于xls直接加载麻烦，所以建议保存为csv格式，一般不建议txt格式，因为csv读表直接有表头，可以省一点代码。
下面开始表演
打开Rstudio，加载目标文件夹
setwd("/Users/mac/Desktop/1574441392886/L/KEGG.Gsea.1574441392886/L") #自己看目录
#读表
kegg<-read.csv("kegg.csv")
kegg=as.data.frame(kegg) #变矩阵，这行可以不执行
library(ggplot2) #加载神器
默认出图
p<-ggplot(kegg,aes(NES,NAME))+geom_point(aes(size=SIZE,color=NOM.p.val))
p
改颜色
#最少是红，最高是蓝，当然自己都可以改其他颜色，如绿色到紫色
p+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')
改背景，最喜欢的bw
p+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()
是不是觉得文本太长了，缩短文本就可以了，比如我们想显示20个字母一行
library(stringr) #加载这个
p+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()+scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y,width = 20))
是不是觉得点太小了，当然可以增大点，比如由5号到10号，记得不要贪大哦！
p+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()+scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y,width = 20))+scale_size(range = c(5,10))
一般GSEA有两个亚型，能不能一起显示？
答案是当时可以，打开另一个表，把需要的内容复制到原来的表，最后一例加一列，定义为phenotype即可，把自己定义的亚型填好，比如我的是High和Low，然后保存重新读一下表，重新画一下图，大于1为正，小于1为负。
kegg<-read.csv("kegg.csv")
p+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()+scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y,width = 20))+scale_size(range = c(5,10))
当然也可以分面显示的
#分面显示一行
kegg<-read.csv("kegg.csv")
p+ facet_wrap(phenotype~.,scale="free")+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()+scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y,width = 20))+scale_size(range = c(5,10))
也可以列分面
#分面显示一列
p+ facet_grid(phenotype~.,scale="free")+scale_color_continuous(low='red' ,high='blue')+theme_bw()+scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y,width = 20))+scale_size(range = c(5,10))
按照这个原理，如果做了多个分析，如GO，HALLMARK，reactome什么的，都可以往下添加，记得后面加一列分组，把内容加一下就好了，代码是一样的。
什么？不知道怎么导图？
ggsave("gsea.pdf",width=8,height=8)
宽和高自己慢慢调吧，图就在你的目录文件夹里
当然可以画柱状图，但是柱状图的信息要少一点，比如不能看size，而且图也比较丑，建议还是点状图。
ggplot(kegg,aes(NAME,NES,fill=NOM.p.val))+geom_bar(stat="identity")+coord_flip()+scale_fill_gradientn(colours=c("red","blue"))+scale_x_discrete(labels=function(x) str_wrap(x,width = 30))+theme_bw()
