<think>我们已知用户想要修改绘图代码，具体要求：
1. 图例变为两个：FDR和Count
2. 横坐标设为GeneRatio（注意用户写的是Genetrio，但根据上下文应该是GeneRatio）
3. 纵坐标设为Description
但是用户并没有提供原始的绘图代码，因此我们需要假设一个常见的绘图场景（比如使用ggplot2）。
通常，这样的图可能是点图（dot plot），其中点的大小表示Count，颜色表示FDR，而横轴是GeneRatio，纵轴是Description。
因此，我们将构建一个示例代码，并按照要求进行修改。
假设原始代码可能如下（点图）：
```r
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = GeneRatio, y = Description)) +
geom_point(aes(size = Count, color = FDR))
```
但是用户要求图例有两个：FDR和Count。在ggplot2中，当我们映射两个不同的视觉属性（size和color）时，默认会生成两个图例（一个关于size，一个关于color）。所以实际上，如果原始数据中有Count和FDR，那么上面的代码已经会产生两个图例。
但是，用户可能想要两个分开的图例，并且明确指定图例的标题为“FDR”和“Count”。另外，用户要求横坐标为GeneRatio，纵坐标为Description，这已经满足。
然而，需要注意的是，用户数据中的GeneRatio是因子（factor），而通常GeneRatio可能是数值或者字符串（例如“20/200”）。如果是因子，那么横坐标将按照因子水平排列，可能不是数值顺序。如果GeneRatio是字符串表示的比值（如“20/200”），我们可能需要将其转换为数值（20/200=0.1）。
但用户没有说明，我们假设用户已经处理好GeneRatio为数值或因子，并按照要求作图。
因此，我们只需在原有基础上调整图例的标题和样式。
修改后的代码：
```r
library(ggplot2)
# 假设数据框data包含四列：GeneRatio, Description, Count, FDR, ONTOLOGY
ggplot(data, aes(x = GeneRatio, y = Description)) +
geom_point(aes(size = Count, color = FDR)) +
# 为了更清晰，我们可以分别设置图例的标题
labs(size = "Count", color = "FDR") +
# 如果GeneRatio是因子，可能需要调整横坐标，如果是数值则可以跳过
# 另外，可以调整颜色渐变（例如，使用连续颜色，低FDR为显著，颜色可以设置为红）
scale_color_gradient(low = "red", high = "blue") +
# 调整点的大小范围
scale_size_continuous(range = c(3, 10)) +
theme_bw()
```
注意：如果GeneRatio是因子，并且用户希望按照数值大小排序，那么需要先将GeneRatio转换为数值。但用户之前将GeneRatio定义为因子，这可能需要转换。
例如，如果GeneRatio是字符串比值，可以这样转换：
```r
# 假设GeneRatio是字符串，如 "20/200"
# 我们可以将其转换为数值
data$GeneRatio_numeric <- sapply(as.character(data$GeneRatio), function(x) {
eval(parse(text=x))
})
# 然后用GeneRatio_numeric代替GeneRatio
ggplot(data, aes(x = GeneRatio_numeric, y = Description)) +
... # 其他相同
```
但是，由于用户没有提供数据的具体格式，我们只能给出一般性建议。
如果用户希望图例明确分开，并且控制图例的位置等，可以使用`guides`和`theme`进行调整。
例如，将图例放在底部：
```r
ggplot(...) +
... +
theme(legend.position = "bottom") +
guides(size = guide_legend(title = "Count", nrow=1),
color = guide_colorbar(title = "FDR", barwidth = 10))
```
由于用户要求两个图例，默认已经是两个（size和color），所以我们只需分别设置它们的标题。
因此，我们总结修改后的代码为：
```r
# 如果没有转换为数值，且GeneRatio是因子（字符串比值），先转换
# 这里假设需要转换（如果已经是数值则跳过）
# 转换GeneRatio为数值（如果原始是字符串比值）
data$GeneRatio_value <- sapply(as.character(data$GeneRatio), function(x) eval(parse(text=x)))
# 使用转换后的数值
p <- ggplot(data, aes(x = GeneRatio_value, y = reorder(Description, GeneRatio_value))) + # 重新排序Description使得点有序
geom_point(aes(size = Count, color = FDR)) +
labs(size = "Count", color = "FDR", x = "GeneRatio", y = "Description") +
scale_color_gradient(low = "red", high = "blue") + # 颜色从红（显著）到蓝（不显著）
scale_size_continuous(range = c(3, 10)) +
theme_bw() +
theme(axis.text.y = element_text(size = 8)) # 调整纵轴标签字体大小，防止重叠
print(p)
```
注意：上面的代码中，我们使用`reorder(Description, GeneRatio_value)`来按照GeneRatio_value对Description进行排序，这样点会按照横坐标值有序排列。
如果用户希望保持原有的Description顺序（比如按照GO term的层次），则不需要reorder，直接使用`y = Description`。
最后，由于用户要求纵坐标为Description，横坐标为GeneRatio，并且图例为FDR和Count，我们已经满足。
如果用户没有提供数据，我们无法运行，因此需要用户自行调整。
请用户根据实际数据结构调整代码。如果遇到问题，请提供数据示例。
§§相关问题§§
1. 如何在ggplot2中自定义图例的位置和样式？
2. 如何将字符串表示的比值（如“20/200”）转换为数值？
3. 如何避免ggplot2中纵坐标标签重叠？
4. 如何在R中重新排序因子水平？
</think>我将帮助您修改R语言绘图代码，实现将图例分为FDR和Count两部分，并设置坐标轴为GeneRatio(横轴)和Description(纵轴)。以下是完整的解决方案：
```r
library(ggplot2)
library(scales)
# 创建示例数据（根据您的实际数据结构调整）
data <- data.frame(
GeneRatio = c(0.15, 0.12, 0.09, 0.07, 0.05),
Description = c("Cell cycle regulation", "DNA repair", "Metabolic process",
"Immune response", "Signal transduction"),
Count = c(120, 85, 75, 60, 45),
FDR = c(1e-8, 1e-6, 1e-5, 0.001, 0.01)
)
# 创建绘图
ggplot(data, aes(x = GeneRatio, y = reorder(Description, GeneRatio))) +
geom_point(aes(size = Count, color = FDR)) + # 将大小映射到Count，颜色映射到FDR
scale_size_continuous(name = "Count", range = c(3, 10)) + # 设置Count图例
scale_color_gradient(name = "FDR",
trans = "log10", # 对FDR值取对数
low = "red", high = "blue", # 颜色梯度从红(显著)到蓝(不显著)
breaks = trans_breaks("log10", function(x) 10^x), # 对数刻度断点
labels = trans_format("log10", math_format(10^.x))) + # 对数刻度标签
labs(x = "GeneRatio", y = "Description") + # 设置坐标轴标签
theme_bw() +
theme(panel.grid.major = element_line(colour = "grey90"),
panel.grid.minor = element_blank(),
axis.text.y = element_text(size = 10, face = "bold"),
legend.position = "right",
legend.box = "vertical") # 垂直排列图例
```
### 关键修改说明：
1. **双图例实现**：
- 使用`aes(size = Count, color = FDR)`同时映射两个视觉属性
- `scale_size_continuous()`控制Count图例
- `scale_color_gradient()`控制FDR图例
2. **坐标轴设置**：
- 横坐标：`x = GeneRatio`
- 纵坐标：`y = reorder(Description, GeneRatio)`（自动按GeneRatio排序）
3. **FDR优化处理**：
- `trans = "log10"`：对FDR值取对数，更好展示不同数量级
- `math_format(10^.x)`：将标签显示为科学记数法（如$10^{-8}$）
4. **视觉优化**：
- 点大小范围：`range = c(3, 10)`
- 颜色梯度：显著结果(低FDR)为红色，不显著(高FDR)为蓝色
- `theme_bw()`：简洁的黑色白色主题
### 参数调整建议：
1. **点大小范围**：
```r
scale_size_continuous(range = c(最小尺寸, 最大尺寸))
```
2. **颜色方案**：
```r
scale_color_gradient(low = "显著色", high = "不显著色")
```
3. **图例位置**：
```r
theme(legend.position = "top/bottom/left/right/none")
```
4. **FDR显示格式**：
```r
# 自定义标签格式
labels = function(x) formatC(x, format = "e", digits = 1))
```
本文通过示例代码展示了如何使用R语言中的plot函数来创建不同类型的对数坐标图。通过对x轴、y轴及xy轴分别设置log参数，实现了三种不同的对数坐标图的绘制。
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