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富集分析常见用于转录组、代谢组等组学数据的功能注释与通路解读，早些年大家多用R、Python等软件脚本自行跑流程，现在也有不少在线平台可以一键输出全套结果图表。当然，随着AI的发展，豆包、DeepSeek、WorkBuddy等AI工具能从数据文件的整理一路辅助到结果图表的解读，极大解放了科研人的时间与精力。
本期就接着用DeepSeek与OmicShare平台的富集气泡图工具，带大家畅通无阻地完成从数据整理到图表解读的全流程操作。
*示例文件使用OmicShare平台的KEGG富集分析结果文件out.path与out.bar_Gradient数据。
做过富集分析的同学都知道，这是个比较复杂的分析流程，涉及很多的步骤和参数设置，往往在数据文件的准备阶段就容易出现格式错误。不慌，无论是什么样的数据，连同提示词一起丢给DeepSeek去整理和检查：
提示词参考：
根据上传的数据文件，如何使用OmicShare平台富集气泡图工具绘图？请从数据格式整理、参数选择、结果图参数调整、结果图解读等方面给出建议回复
很快DeepSeek就给出了比较完善的回答，基本可以按此流程进行绘图实操和理解图形的生物学含义。一些细节方面，我们继续展开讲解。
这里上传给DeepSeek的是来自KEGG富集分析的结果文件out.bar_Gradient数据，其中包含了除绘制富集气泡图所需数据之外的很多其他注释结果信息，根据DeepSeek的建议我们可以提取4列绘图所需的核心信息，以type1类型文件格式上传绘图；
type1类型：仅包含通路名称、差异基因数、背景基因数、Pvalue数据
当然也可以在4列核心绘图数据后补充其他注释信息列，不作为必须的绘图信息，仅用于富集结果的额外展示。平台KEGG富集结果的out.path文件就可以直接上传，能直接被识别。
type2类型的格式1，其他注释信息列在4列核心数据之后，用于补充说明。
type2类型的格式2，平台富集分析的out.path结果文件可直接上传，注释列前置也能被识别。
绘图参数的选择，DeepSeek也给出了很实用的建议，选择以Pvalue绘图能展示更多显著通路，Qvalue经过多重检验矫正结果更容易被认可；绘图行数选top 10能突出关键通路，且避免图形过于拥挤，选择top 20行则能更全面地展示富集通路的整体分布趋势。
上传文件设置好参数后即可提交任务。待运行完成，可在项目总览下载默认设置下的结果图表，而在线调整中则可以对图形颜色、气泡大小、标签字体等多种参数进行个性化修改。
调整后结果图如下：
结果图表的解读方面，DeepSeek也毫不落后，从横纵坐标释义到气泡颜色大小属性，逐一给出十分专业的解读说明，帮助我们快速识别定位关键通路与功能特征。如示例结果图中Photosynthesis–antenna proteins通路颜色最深显著性最强、横坐标富集分数最大富集程度最强，虽然气泡大小偏小富集基因数不多，但却是非常值得关注的通路。
此外需要注意的一个细节，结果图中显示的纵坐标名称，以上传文件中的第一列ID名称为准，如将Pathway名称替换为Pathway ID的ko编号，则纵坐标显示对应名称。
本期实操就先到这里，更多好用的邪修绘图技巧，也欢迎大家在评论区继续交流分享~
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