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現實中有很多數據都是配對的，最常見的就是癌和癌旁，ggpubr包的ggpaired函數可以實現配對樣本的統計和作圖

加載數據

rm(list = ls()) library(tidyverse) library(ggpubr) pairdata<-read.table('pair.txt',header = T,sep = 't')

ggpaired用法

ggpaired(data, cond1, cond2, x = NULL, y = NULL, id = NULL,color = "black", fill = "white", palette = NULL, width = 0.5,point.size = 1.2, line.size = 0.5, line.color = "black",title = NULL, xlab = "Condition", ylab = "Value",facet.by = NULL, panel.labs = NULL, short.panel.labs = TRUE,label = NULL, font.label = list(size = 11, color = "black"),label.select = NULL, repel = FALSE, label.rectangle = FALSE,ggtheme = theme_pubr(), ...)

ggpaired函數有兩種不同的方式做圖，第一種是這樣的

ggpaired(pairdata, cond1 = "condition1", cond2 = "condition2",fill = "condition", palette = "jco")

加上P值

ggpaired(pairdata, cond1 = "condition1", cond2 = "condition2",fill = "condition", palette = "jco")+stat_compare_means(method = "t.test",paired = TRUE,label.y = 100)

那么如果是三組數據做配對分析呢？這個時候可以把數據轉換成長數據，我們用tidyverse包中的gather函數來實現

drawdata<- pairdata %>% gather("condition", "value", -ID)

此時數據就變成了長數據

用第二種方式作圖

ggpaired(drawdata, x = 'condition', y = 'value',id='ID',color = 'condition', palette = "jco", line.color = "gray", line.size = 0.4,short.panel.labs = FALSE)+stat_compare_means(method = "anova", label.y = 100)

用樣本兩兩之間的配對T檢驗

my_comparisons <- list( c("condition1", "condition2"), c("condition1", "condition3"), c("condition2", "condition3") ) ggpaired(drawdata, x = 'condition', y = 'value',id='ID',color = 'condition', palette = "jco", line.color = "gray", line.size = 0.4,short.panel.labs = FALSE)+stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),method = "t.test",paired = TRUE, comparisons = my_comparisons)

單基因泛癌分析鏈接

TCGA單基因免疫相關泛癌分析（應要求，對出圖添加更細致的描述）?mp.weixin.qq.comTCGA單基因免疫相關泛癌分析-進階版本?mp.weixin.qq.com

公眾號“生信小課堂”

TCGA數據分析課程：

生物信息學教學?m.study.163.com零基礎-手把手教你重復一篇6.2分的生信文章（完整版）?mp.weixin.qq.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的c++ 舞伴配对问题_R绘图：配对样本差异表达作图ggpubr的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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