数据是我转录分析的到的基因表达量
导入数据如图所式：
此表格为某个基因在两个样本即CM和HP三个生物重复的表达Mean和SE（SE为标准误差，可用来评估准确性或精确性，用来估计抽样误差），此表格在excel中保存为csv格式
将数据导入R，用ggplot进行绘图
代码如下：
##导入数据
data<-read.csv("D:/桌面/bidui/geneex.csv",stringsAsFactors=FALSE)
##代码画图
ggplot(data,aes(x=sample,y=mean,fill=group))+
geom_bar(stat='identity',position=position_dodge(0.3),width=0.3)+
geom_errorbar(aes(ymin = mean - se, ymax = mean + se),width = 0.1, size = 0.8, position = position_dodge(0.3),color='black',linetype=1) +
scale_fill_manual(name='',values = c('#eb4d4b', '#16a085')) +
theme(panel.grid = element_blank(), panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = 'black'), legend.position = c(0.9, 0.85)) +
scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limit = c(0, 25))+
xlab('')+
ylab('Relative expression level')+
labs(title="LOC107420087")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size=16,face="bold"))+
theme(legend.text=element_text(size=14,color = "black"))+
theme(axis.line=element_line(colour = "black",size=0.8),axis.text = element_text(size=14,colour="black"))+
theme(axis.title.y = element_text(size=14,color = "black"))+
theme(axis.ticks = element_line(color = "black",size=0.8))
写在最后，此代码还不够精简，打算画这种基因表达图的小伙伴们可以试着去完善代码画出自己满意的图，有些代码单独看不知道是设置什么的，可以自己尝试运行改一下就了解了。
