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###########差异分析结果
diff_AML<-read.table("edgerAML.xls",sep="\t",quote="",header= T)
head(diff_AML)
###########差异分析结果筛选
diff_AML$threshold = as.factor(ifelse(diff_AML$FDR < 0.05 &abs(diff_AML$logFC) >= 2, ifelse(diff_AML$logFC> 2 ,'Up','Down'),'NoSignifi'))
head(diff_AML)
###########绘图
library(ggplot2)
ggplot(data=diff_AML, aes(x = logFC, y = -log10(FDR), colour=threshold)) + #x轴为logFC y轴为-log10(FDR)上调、下调、非显著的基因颜色区分
geom_point(alpha=0.4, size=3.5) + #定义点的大小
scale_color_manual(values=c("blue","grey","red"))
###########调整
ggplot(data =diff_AML, aes(x = logFC, y = -log10(FDR),colour=threshold)) + #x轴为logFC y轴为-log10(FDR) 上调、下调、非显著的基因颜色区分
geom_point(alpha=0.4,size=3.5) + #定义点的大小
scale_color_manual(values=c("blue","grey","red"))+ #定义点的颜色
###########调整
ggplot(data =diff_AML, aes(x = logFC, y =-log10(FDR), colour=threshold)) + #x轴为logFC y轴为-log10(FDR)上调、下调、非显著的基因颜色区分
geom_point(alpha=0.4, size=3.5) + #定义点的大小
scale_color_manual(values=c("blue","grey","red"))+ #定义点的颜色
xlim(c(-15, 15)) + #定义logFC显示的范围
theme_bw( )+theme(panel.background=element_rect(fill='transparent',color='black'))#定义边框、主题形式
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