如何用ggboxplot绘图
发表于:2024-10-23 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年10月23日,这篇文章主要介绍了如何用ggboxplot绘图的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇如何用ggboxplot绘图文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。TCGA数
千家信息网最后更新 2024年10月23日如何用ggboxplot绘图
这篇文章主要介绍了如何用ggboxplot绘图的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇如何用ggboxplot绘图文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
TCGA数据,做完差异表达分析,获得差异表达的基因之后,可以将差异表达的基因在癌症和癌旁中的数据拿出来进行比较一下,看看两者差别是否显著。
# 绘制差异表达基因在比对样本中的表达情况# 将表达量进行log2 转换normData1 <- log2(normData)# 对表达数据框进行转置exprSet <- as.data.frame(t(normData1))# 以差异表达基因的第一个基因为例diff_gene <-row.names(diff_expr_out)[1]# 通过样品的barcode 进行样品的分类(癌症,癌旁)exprSet$type <- factor(substr(rownames(exprSet),14,14), labels = c('Tumor','Normal'))# 查看exprSet 数据的格式head(exprSet[c('type',diff_gene)])# type ENSG00000000460# TCGA.BR.8364.01A.11R.2343.13 Tumor 8.201607# TCGA.CG.5722.11A.02R.1602.13 Normal 7.855598# TCGA.VQ.A8DU.01A.11R.A36D.31 Tumor 9.160752# TCGA.D7.A4Z0.01A.22R.A251.31 Tumor 8.260068# TCGA.B7.5818.01A.11R.1602.13 Tumor 8.456898# TCGA.EQ.8122.01A.11R.2343.13 Tumor 9.733618# 采用ggboxplot绘图p <- ggboxplot(exprSet,x = "type", y= diff_gene, color="type", palette=c("#00AFBB","#E7B800"), add="jitter", shape="type")my_comparisons <- list(c("Tumor",'Normal'))p + stat_compare_means(comparisons = my_comparisons)
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癌症
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