结果展示

安装ggplot2包

如图操作

找到并勾上即可。

制作方法

关于基因的选定标准，即logFC和FDR，请仔细阅读代码修改即可，这里给出的标准是：
|log2(FC)| > 1 且 FDR < 0.01


#选择文件
df=read.csv(file.choose(),header = T #是否有标题，T表示有，F反之)
#加载包（反正多余不影响）
library(ggplot2)# 注意，符号与负数之间最好有一个或多个空格，
#比如 < -1，而非 <-1否则无法运行
# FDR 边界限定和logFC下边界限定
# 注意， logFC 、 FDR 是行列头名（见R语言零基础基因/数据差异分析（一））
df[which(df$FDR < 0.01 & df$logFC > 1),'Title'] <- 'up' #上调趋势筛选
# FDR 边界限定和logFC上边界限定
df[which(df$FDR < 0.01 & (df$logFC < -1)),'Title'] <- 'dowm' #下调趋势筛选
df[!(df$Title %in% c('up', 'dowm')),'Title'] <- 'no'img = ggplot(df, aes(x = logFC, y = -log10(FDR))) +geom_point(aes(color = Title), size = 0) +scale_colour_manual(limits = c('up', 'dowm', 'no'),#下行分别对应  上调、下调、不变基因颜色values = c('blue', 'red', 'gray40'), # 下行分别对应  上调、下调、不变基因表示文字labels = c('Enriched OTUs', 'Depleted OTUs', 'No diff OTUs')
) +
#下行分别对应  X、Y轴名称labs(x = 'log2（FC）', y = '-log10（FDR）')img = img +theme(panel.grid.major = element_line(color = 'gray', size = 0.2),          panel.background = element_rect(color = 'black', fill = 'transparent')) +geom_vline(xintercept = c(-2, 2), color = 'gray', linetype = 2, size = 0.5) + geom_hline(yintercept = -log10(0.05), color = 'gray', linetype = 2, size = 0.5) +theme(legend.title = element_blank(), legend.key = element_rect(fill = 'transparent'), legend.background = element_rect(fill = 'transparent'), legend.position = c(0.2, 0.9))#运行输出图片（耐心等待）
img

输出结果：
运行代码，此时会弹出选择文件，注意上一章我们所说的文件，选择上即可。

可以如此导出

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R语言零基础基因/数据差异分析（二）

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