富集气泡图怎么看?
图例部分则表示基因富集的显著性，使用颜色（如红、黑、绿）区分，通常以-log10（FDR）计算结果来决定。气泡的大小则直接反映了基因的数量，越大表示基因数量越多。以一个简单的富集气泡图为例，横轴显示了基因在特定通路中的比例，纵轴则指明了生物过程或功能类别。气泡的色彩和大小直观地展示了基因的富集情况和数量。
**气泡图分三个框**：此图将BP、MF和CC的富集分析结果分别置于三个独立的气泡框中，气泡大小代表富集倍数（Fold Enrichment），使读者一目了然各部分的富集情况。
气泡图则使用X轴的比值（如富集因子与基因比率的比值）、差异表达倍数或基因比率与背景比率的比值，值越大表示富集程度越高。Y轴则选择前20或30个富集通路绘图。点的大小代表基因数量，点越大表示该通路富集的基因越多。颜色代表p值，-log10(Pvalue)越大，表示通路越显著。
高级气泡图可以从四个维度展示KEGG富集结果：富集内容（pathway）、富集基因数量、富集因子（Rich Factor）和富集显著性。横轴表示上下调标准化系数，纵轴表示-log10（qvalue），气泡大小代表该pathway富集到的基因数。富集差异气泡图则直观展示了不同功能分类中显著富集的功能。
如图所示，左侧是传统的气泡图，右侧为升级版的桑基气泡图。右侧的图中，左侧的桑基图描绘了基因与富集通路之间的联系，右侧的气泡图则展示了富集通路的Gene.Ratio（X轴）、富集条目（Y轴）、基因数（气泡大小）以及p值（颜色）。
看到这样一个excel气泡图,如左图,但是编辑数据发现里面只有三列数据...
1、那就是后来修改了数据标签。双击选中标签，使标签文本框进入编辑状态，修改。
2、格式没有选择正确，重新设置格式。excel气泡图显示不全是因为格式没有选择正确，应该去重新设置格式，要进入Excel里面，在气泡上单击右键，选择数据，选择编辑，然后把格式里的网格线或者是气泡的大小进行修改，就可以让气泡显示齐全。excel是一款办公室软件，可以计算还是还可以制作表格，使用起来非常方便。
3、在Excel中制作气泡图的步骤如下：准备数据：确保你有三个数据项：X轴数据、Y轴数据以及代表气泡大小的数据。插入气泡图：全选准备好的数据。在Excel的菜单栏中，依次点击“插入”“其它图表”“三维气泡图”。系统会自动生成一个三维的气泡图。
4、两组数据：由于气泡图需要显示三组数据之间的关系（X轴、Y轴和气泡大小），因此至少需要准备两组数据。其中一组数据将用于X轴，另一组数据将用于Y轴，而第三组数据（通常与Y轴数据相同或相关）将用于表示气泡的大小。插入图表：在Excel的工具栏中，找到“插入”选项卡。
5、制作Excel气泡图的步骤如下：准备数据并插入气泡图：全选准备好的数据。在Excel的菜单栏中，依次点击“插入”、“其它图表”、“三维气泡图”，系统会自动生成一个三维的气泡图。设置数据系列格式：在生成的气泡图上右键点击，选择“设置数据系列格式”。
6、Excel气泡图的制作步骤如下：打开Excel并准备数据：打开Excel表格，确保你的数据已经整理好。为了方便气泡图的生成，建议在每一行数据前加一行空白行。填充序号数据：从最后一行的上面那行开始，到第一行，按序号填充数据。这些序号将作为气泡图的一个维度。
如何利用Excel绘制漂亮的气泡图,最全教程来了!
1、气泡图：应对三维数据的得力助手 气泡图是散点图的变体，通过气泡大小展示多维数据的趋势。它优于柱状图和折线图，特别适用于三维以上数据，展现清晰对比。 适用场景 多维数据：2个坐标轴变量决定位置，气泡大小代表额外维度，如颜色或透明度。 二维数据：气泡大小与y轴数据相同，可用作简洁美观的分类对比。
2、在Excel的工具栏中，找到“插入”选项。点击“图表”，在展开的菜单中选择“XY散点图”，然后选择“气泡图”。设置图表：自动生成的图表可能需要调整。确保X轴系列值选择的是你想要在横轴上表示的数据列，Y轴系列值选择的是你想要在纵轴上表示的数据列。
3、在Excel的工具栏中，找到“插入”选项卡。点击“图表”按钮，在展开的菜单中选择“XY散点图”。这将自动生成一个散点图，但需要进一步调整以成为气泡图。图表设置：自动生成的散点图可能需要调整X轴和Y轴的数据系列。
常见的数据分析图表类型以及各自的使用场景!
使用场景：用于展示数据随时间的波动情况，适合捕捉数据的起伏变化。雷达图：使用场景：用于比较多个定量变量的数值，适合展示多维数据的比较结果。桑基图：使用场景：用于展示数据的流向和数量，适合展示能量、物质或资金的流动情况。
常见的不同类型可视化图表的特点及使用场景如下：饼状图：特点：直观展示各部分在整体中的占比。使用场景：适合分析市场份额、支出占比、满意度分布等。折线图：特点：展现数据随时间的变化趋势。使用场景：适用于股票分析、天气预报、时间序列数据等。柱状图：特点：对比不同类别的数据量，易于阅读。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。请点击输入图片描述 对比条形图。适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。
基础图表包括条形图、饼图、折线图和散点图，适用于展现基本数据关系，如利润增长、销售额排名、时间序列数据的趋势等。条形图和折线图适用于比较和趋势分析，而饼图和散点图则用于比例和相关性分析。组合图表如双坐标图，可用于展示两个指标在时间上的对比或不同类型的分析。
