近日，有一位不愿透露姓名的网友来找小编，问了小编一些问题，在此暂且称呼他为小明。
小明：生信高级图大赏栏目真不错，每次都有很大的收获。
小编：谬赞了！把好图分享给大家，也是为了让大家的科研成果能锦上添花。
小明：基因功能富集分析之后的展示方法，除了柱状图、气泡图和弦图之外，还有没有别的花样呢？
小编：自然是有的，来欣赏一下这个图：
小明：看看这稀疏的胡渣，哦不，优美的线条、华丽的色彩，太绝了！这是啥图？
小编：老砖家告诉你，这是基因&通路关联网络图，俗称“圈图”。
小明：这个图的内容怎么看呢？能否展开讲讲？
小编：我们把这个图拆开分成三部分来解析：
顶部大圆圈——5条功能通路，不同通路富集的基因数目不同，其圆圈的大小（size）也会发生相应变化。
外周小圆圈——基因列，渐变颜色表示基因差异表达倍数（logFC）的变化。
线条——基因和通路之间的关联性，每条通路对应一种颜色的线条，并连接到富集的基因上。
小明：内容相当丰富！那这个“圈图”是用什么工具画出来的？
小编：这是用R包enrichplot内置的cnetplot函数绘制出来的，它将基因与它们所富集到的功能通路之间的复杂联系用网络图清晰地展现出来，同时还展示了基因的差异表达变化，和“弦图”有异曲同工之处。
小明：操作复杂吗？会不会很难？
小编：很简单，cnetplot函数已经构建好了基础模型，我们只需要把基因列、通路和logFC这三种数据整理成相应的矩阵关系，即可绘制出图。
小明：咦，居然这么简单，那我想按照自己的审美进行调节，R包能做到吗？
小编：当然可以。它还有众多的参数支持用户来个性化定制这个网络图，如节点大小，节点label大小，layout等，只要你有需求，基本上它都能满足你。
小明：哇，那这R包还能做到什么地步？
小编：上面分享的“圈图”，其实是它的展现方式之一，它还有另一种模式图，以散布状形式呈现，犹如盛开的烟花一般绚烂，也很美，对吧？至于它要渲染的内容和“圈图”是一样的。
小明：这五彩斑斓的烟花，绽放着数据之美，不仅仅是“烟花”了，属实惊艳！那前面这两种图都可以拿来展示我的转录组数据吗？
小编：可以的，不仅如此，基因组、蛋白组、代谢组等数据都能拿来应用。
小明：太棒了！我也想画“圈图”和“烟花图”来玩玩儿！我要去哪儿学？
小编：哈哈！你真是好学！关于enrichplot的详细使用方法可以看这里：http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/enrichplot.html
最后，这位爱玩又好学的网友带着新的收获满意地离开了……
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