今天来学个图吧。
1、准备数据 （如果你有数据，就用自己的数据即可）
(1) 为了创建一个组合图（箱线图+显著性标注+散点图+拟合曲线图），我们需要准备一个包含几个变量的数据集。假设数据集包含如下内容：
Group: 分组信息（例如 GroupA, GroupB, GroupC, GroupD）
Time (d): 时间（作为散点图的 x 轴）
Length (cm): 测量的长度（作为 y 轴数据）
一个简单的示例数据集如下所示（可以作为data.txt文件）：
(2)完整来说，数据要简单处理一下子
用代码跑一个示例，进行绘图演示。
2、如何绘制箱线图+显著性+散点图
结果
3、组合图-箱线图+显著性+散点图+拟合曲线
使用 patchwork 拼接图1和图2
结果如下
4、图片的意义与作用
图1：箱线图与显著性标记（Boxplot with Significance）
箱线图：展示了四个组（GroupA、GroupB、GroupC、GroupD）在不同时间点的长度变化。箱线图能够显示每组数据的分布情况，包括中位数、四分位数及异常值。
显著性标记：图中通过stat_pvalue_manual函数添加了每个组间的显著性差异信息（通过Wilcoxon检验获得的p值）。这些显著性标记被显示为星号，表明组间是否存在统计学差异。
箱线图与显著性标记：帮助快速看到组间的分布差异及其显著性。显著性标记用来判断组间的比较是否具有统计学意义，指示哪些组的变化是显著的。
图2：散点图与拟合曲线（Scatterplot with Fitted Curve）
散点图：展示了四个组在不同时间点的长度数据。每个点代表一个数据点，散点图通过geom_jitter函数添加了噪声，使得数据点不完全重合，便于观察。
拟合曲线：使用线性回归方法来表示不同组别随时间变化的趋势。通过geom_smooth(method = "lm")添加了每个组的线性趋势曲线，这有助于理解每组数据随时间的变化模式，帮助分析组间的变化趋势。
散点图与拟合曲线的结合：帮助展示数据的具体趋势以及组间的差异。
总体来说：箱线图给出了每个组数据的分布情况，帮助了解组间的变异性和差异性；而散点图与拟合曲线则展示了随时间变化的趋势，帮助分析各组随时间变化的规律。这个组合图能够有效地展示不同组别在某一变量（如长度）的分布差异及其随时间变化的趋势。
5、拼接图的整体作用：
通过patchwork包，图1和图2被水平拼接在一起，形成一个综合的展示。这样做的目的是让两种不同类型的图形可以同时展示，方便对比分析。(final_plot <- (p1 | p2) # | 代表水平拼接)，可能我屏幕不够大，他没有拼接为一条线，但是也没有影响，哈哈哈。
生物信息学领域非常广泛，难以一次说尽。我们下次继续更新，一起深入学习生物信息学的内容！
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