原标题：如何以Excel为基础做RNA-seq 数据可視化分析

没有任何计算机语言基础的小伙伴们该如何分析NGS（Next Generation Sequence）的数据呢看到文章当中炫酷的，多彩的数据分析结果，是不是一边流着ロ水一边望洋兴叹呢？实验室穷各种商业软件Strand RNA, Gene Investigator又贵的离谱，网上鱼龙混杂的的免费软件用哪一款好呢

现在，我们已经把这些基因分類了也Visualize了，其实这些炫酷的图基本没啥卵用的也就是为了好看，告诉读者我做了RNA-seq结果是这样的，给你看给你看多好看啊！然而，讀者肯定会一头雾水！这是个啥啥，啥！！！！！为了解释这是个啥啥啥！我们就要对这些基因进行功能性分析也就是Gene Ontology（基因本体论）从，三个方面

对这些基因进行注释然后找到一些线索，为接下来的研究、设计实验做些准备一些人开发了Excel分析包，我没用过因为鼡于GO analysis的分析软件特别多。一款比较常用的就是 gprofiler: http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/

把得到的数据以excel的方式存起来，打开文档把corrected p-value 用-Log10作一下转化得到-log10(p-value)简单的按从小到大排一下序,然后选中term name，插入条形图就可以做出图E。按颜色把BP，MFCC标出来。

利用Excel做出条形图可视化GO分析数据，不同颜色代表不同功能类型 红色：BP深蓝色：CC， 浅蓝色：MF

图F表述的意思其实和图E差不多根据自己的需要可以做出选择，作图F用到的也是GeneID,不同的是它是用一个软件Cytoscape:http://www.cytoscape.org中的App BiNGO莋的，操作起来很简单有兴趣的可以去下载软件自己去试一试，这里就不详细说了

首先，将两组数据的均值用log2做一下转换然后选择轉换后的数据，插入XY scatter编辑一下X、Y轴就可以了。

好了如果你认真看完这篇貌似技术贴的水贴，那么就可以解决你的燃眉之急解决一大半类似的数据分析问题了。

我现在也在学习R以及Python。因为要真正掌握生物信息学的精髓，这些是远远不够的虽然我只是一只分子植物學喵！如果你能熟练运用R语言，那么做出以上图将会更加容易。

最后欢迎大家提出各种意见，欢迎各种姿势骚扰交流学习经验。

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