一、 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

KEGG功能注釋的差異分析結(jié)果繪圖。使用的是經(jīng)過(guò)Pairwise Mann–Whitney U-tests檢驗(yàn)的處理間class II功能豐度差異結(jié)果數(shù)據(jù)，包含class I作為分面信息進(jìn)行條形圖繪制。

library(ggplot2) library(ggsci) library(ggpubr) library(scales)# 1.1 讀入數(shù)據(jù) data = read.csv("KEGG.csv",header=TRUE,sep=",",stringsAsFactors = FALSE) dim(data) # 44個(gè)classII data$Class2 = factor(data$Class2,levels = data$Class2[1:44]) # 設(shè)置class II數(shù)據(jù)因子水平 head(data)# 1.2 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換-“寬”轉(zhuǎn)“長(zhǎng)” library(tidyr) colnames(data) = c("Class2","Class1","mean","sd","mean","sd","p.adj") # 將CK與PT的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的列名設(shè)置為一樣，后續(xù)才能按行合并。 data = rbind(data.frame(data[,c(1:4,7)],group = rep("CK",time =44)),data.frame(data[c(1,2,5:7)],group = rep("PT",time=44))) # 按行合并CK和PT的mean和sd，并添加分組信息列。 head(data) dim(data) # 1.3 數(shù)據(jù)過(guò)濾，只保留具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(p.adj<0.05)的功能 data = data[data$p.adj <

總結(jié)

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