一、 數據準備

KEGG功能注釋的差異分析結果繪圖。使用的是經過Pairwise Mann–Whitney U-tests檢驗的處理間class II功能豐度差異結果數據，包含class I作為分面信息進行條形圖繪制。

library(ggplot2) library(ggsci) library(ggpubr) library(scales)# 1.1 讀入數據 data = read.csv("KEGG.csv",header=TRUE,sep=",",stringsAsFactors = FALSE) dim(data) # 44個classII data$Class2 = factor(data$Class2,levels = data$Class2[1:44]) # 設置class II數據因子水平 head(data)# 1.2 數據格式轉換-“寬”轉“長” library(tidyr) colnames(data) = c("Class2","Class1","mean","sd","mean","sd","p.adj") # 將CK與PT的均值和標準差的列名設置為一樣，后續才能按行合并。 data = rbind(data.frame(data[,c(1:4,7)],group = rep("CK",time =44)),data.frame(data[c(1,2,5:7)],group = rep("PT",time=44))) # 按行合并CK和PT的mean和sd，并添加分組信息列。 head(data) dim(data) # 1.3 數據過濾，只保留具有統計學意義(p.adj<0.05)的功能 data = data[data$p.adj <

總結

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