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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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