使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，...
Step3:ggpubr包绘制配对箱线图 ggpaired(data, x = "Group", y = "Expression", color = "black", fill = "Group", line.size = 0.5) + geom_line(aes(group = paired), color = "grey80") + stat_compare_means(paired = TRUE, size = 2) + facet_wrap(~ Type, scales = 'free_x', ...
论文中提供的代码是用ggpubr这个R包实现的,如果比较着急要结果可以使用这个R包来作图,如果是学习为目的,还是推荐ggplot2的基础 部分数据集截图 image.png 读取数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dat<-read.delim("data/20220602/NCfigure1b.txt",header=TRUE,check.names=FALSE,sep="\...
箱线图boxplot df <- ToothGrowth head(df) my_comparisons <- list( c("0.5", "1"), c("1", "2"), c("0.5", "2") ) ggboxplot(df, x = "dose", y = "len", color = "dose", palette =c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), add = "jitter", shape = "dose")+ stat...
首先是箱线图: Box_plot<-ggboxplot(ToothGrowth,x="dose",y="len",color="dose",palette="jco")Box_plot 接下里是点图#点图 Dot_plot<-ggdotplot(ToothGrowth,x="dose",y="len",color="dose",palette="jco",binwidth=1)Dot_plot 然后是#有序条形图 ...
其实ggpubr包不仅可以快速的做出相关性分析的图,还可以绘制密度图、直方图、箱线图、散点图、小提琴图等,并且在添加p值等操作上更加的简便。ggpubr包涵盖了十来种函数,近30种图形,可以满足日常科研所需。例如: ggdensity() 密度图 stat_overlay_normal_density() 密度图,同时叠加正态分布的图,有助于检查偏离...
使用数据：包含ID、Group（肿瘤/对照）、paired（配对信息）和Expression（基因表达量）。Step2：利用ggpubr包展示简单示例。Step3：通过ggpubr包绘制配对箱线图，优化分面绘图主题。Step4：ggplot2绘制配对箱线图，注意调整图层顺序：geom_boxplot → geom_line → geom_point。确保geom_boxplot(outlier....
ggpubr 箱图 显著性 箱线图显著性差异,通过统计检定值与随机变量的概率分布进行比较,我们可以知道在多少百分比的机会下得到目前的结果,如果比较之后发现出现这结果的机率很小,就是说,是在机会很少,很罕见的情况下才出现的;那我们就会认为出现这批样本不是巧合,是具
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