前面學(xué)習(xí)怎么做差異分析，差異分析的R包是需要根據(jù)數(shù)據(jù)進行選擇的，前面我們提到了芯片數(shù)據(jù)一般用limma包做差異，高通量的二代測序如果是count數(shù)據(jù)（全是整數(shù)），可以選擇使用edgeR或者Deseq2進行分析，如果是TPM/FPKM的數(shù)據(jù)呢？一般推薦使用先做log，默認的話，可以做log2(x+1)或者是log2(x+0.0001)，再使用limma包做差異分析，差異分析后，如何做可視化呢？

http://www.sxdyc.com/singleCollectionTool

生信豆芽菜提供了一個差異分析的可視化，比如說常見的火山圖，單個特征基因山巒圖，多個特征的山巒圖，單個特征的基因箱線圖，多個特征的箱線圖，配對型的箱線圖，配對型的復(fù)雜箱線圖，熱圖都是

比如說火山圖（http://www.sxdyc.com/visualsVolcano）

如果需要展示關(guān)注的基因，則準(zhǔn)備兩個文件，如果不需要展示關(guān)注的基因，則準(zhǔn)備一個文件就可以了

最關(guān)鍵的就是準(zhǔn)備第一個文件，差異分析的結(jié)果，只要有三列即可，第一列為基因名，第二列為取過對數(shù)后的差異倍數(shù)，第三列為p值或者是FDR。列名不重要，重要的是，三列的順序不能變

可以自己選擇下載不同的格式的圖片，其中pdf為矢量圖，可以用AI進行編輯。

比如說配對型的復(fù)雜箱線圖

準(zhǔn)備一個三列數(shù)據(jù)，第一列為樣本名，第二列為第一個分組的基因表達，第三列為第二個分組的基因表達

http://www.sxdyc.com/visualsBoxHalfPlot

這里就不多介紹了，主要還是要看一下示例數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)復(fù)制粘貼進去即可