差异表达分析图及显著性标注

差异表达分析中通常需要利用箱线图或者小提琴图来对几组具有差异的表达值进行可视化表示。

同时，基于T.test, wilcox.test等检验差异显著性。

利用ggpubr包可以同时解决上面两个问题。

exp1 <- rnorm(n=100,mean=10)

exp2 <- rnorm(n=100,mean=33)

data.input <- data.frame(exp = c(exp1,exp2),Type = c(rep('T',length(exp1)),rep('N',length(exp2))))

##ggviolin 绘制小提琴图， add = 'boxplot', 在小提琴图中同时加入箱线图

ggviolin(data = data.input ,x='Type',y='exp',fill='Type',

        palette = c("#00AFBB","#FC4E07"),add = "boxplot",add.params = list(fill="white"))+

  stat_compare_means(comparisons=list(c('N','T')),label = "p.signif")

出现下图：

差异表达分析：小提琴图，自动加入差异显著性标记

也可以对多组数据同时进行处理：

data.input$From <- c(rep(c('A','B','C','D'),50))

通过设定facet.by='From',进行分组可视化分析

ggviolin(data = data.input ,x='Type',y='exp',fill='Type',ylim = c(5,40),

        palette = c("#00AFBB","#FC4E07"),facet.by = 'From',add = "boxplot",add.params = list(fill="white"))+

  stat_compare_means(comparisons=list(c('N','T')),label = "p.signif")

结果如下图

同时对多种情况的差异表达进行可视化分析

将ggviolin替换为ggboxplot则为箱线图和显著性标注结果。

感谢ggpubr包，不同手动添加各种统计显著性了。