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最近在整理数据，写论文，需要画图。厌烦每次画图都要重新翻代码（几天不用就忘干净了），所以打算将每次画图的代码以及数据格式保存下来，以便以后查阅。这一次是画箱线图，即boxplot。数据输入格式如下：Expression_level Organ_type Countunexpressed vegetative_organs 699unexpressed

折线图简介        折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化，其中横轴很多时候是时间轴。        但横轴也不一定是连续型变量，可以是有序的离散型变量。绘制基本折线图        本例选用如下测试数据集：        绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集，并在aes参数中指明横轴纵轴。然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图。R语言示例代码如

​​​### 遗传图谱比较或者遗传图和物理图谱比较今天在Bioinformatics杂志上看到一篇关于遗传图谱之间比较的文章，感觉不错，特介绍如下。题目是：The Genetic Map Comparator: a user-friendly application to display and compare genetic mapsPMID: 28073759 DOI: 10.10

非参数检验非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。R语言可以进行各种不同的非参数检验，如Mann-Whitney U, Wilcoxon Signed Rank, Kruskal Wallis test 和 Friedman tests。曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test) 或者叫做曼-惠特尼U检验，该检验主要是检验两组独立样本

最近在使用RNA_seq数据做些分析，结果得到了大量差异表达以及共表达的基因，如何合理展示这些基因也是一件不简单的事情。除了常见的热图(heatmap)展现形式,今天在推荐另外一种展示方式(上图C)。需要R包TCseq或者Mfuzz。我这里给出的代码是基于TCseq。 输入文件就是一个基因表达量的矩阵，如下图。 代码也很简单,见下图，也请点击阅读原文查看代码。​ library(TCseq)

通过RNA_seq差异表达分析等获得一组基因，想要进一步了解这些基因可能参与哪些生物学过程，具有哪些功能，一般就会用到基因的富集分析了。现在小麦基因注释信息已经可以获得，目前来看包括两套。一个是TGACv1，另一个就是IWGSC1.0。需要用到一个叫“clusterProfiler”的R包。下面用到的数据集来自TGACv1。1、安装source("https://bioconductor.org/b