前面学习怎么做差异分析，差异分析的R包是需要根据数据进行选择的，前面我们提到了芯片数据一般用limma包做差异，高通量的二代测序如果是count数据（全是整数），可以选择使用edgeR或者Deseq2进行分析，如果是TPM/FPKM的数据呢？一般推荐使用先做log，默认的话，可以做log2(x+1)或者是log2(x+0.0001)，再使用limma包做差异分析，差异分析后，如何做可视化呢？
http://www.sxdyc.com/singleCollectionTool
生信豆芽菜提供了一个差异分析的可视化，比如说常见的火山图，单个特征基因山峦图，多个特征的山峦图，单个特征的基因箱线图，多个特征的箱线图，配对型的箱线图，配对型的复杂箱线图，热图都是
比如说火山图（http://www.sxdyc.com/visualsVolcano）
如果需要展示关注的基因，则准备两个文件，如果不需要展示关注的基因，则准备一个文件就可以了
最关键的就是准备第一个文件，差异分析的结果，只要有三列即可，第一列为基因名，第二列为取过对数后的差异倍数，第三列为p值或者是FDR。列名不重要，重要的是，三列的顺序不能变
可以自己选择下载不同的格式的图片，其中pdf为矢量图，可以用AI进行编辑。
比如说配对型的复杂箱线图
准备一个三列数据，第一列为样本名，第二列为第一个分组的基因表达，第三列为第二个分组的基因表达
http://www.sxdyc.com/visualsBoxHalfPlot
这里就不多介绍了，主要还是要看一下示例数据，把数据复制粘贴进去即可
