首先提取airway的表达矩阵先

rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
library(airway)
data("airway")
rna_espr <- assay(airway)
rna_gi <- colData(airway)[,3]
rna_gi
class(rna_gi)

一.基础绘图

Q1: 对RNAseq_expr的每一列绘制boxplot图

boxplot(rna_espr)

Q2: 对RNAseq_expr的每一列绘制density图

plot(density(rna_espr)) 

Q3: 对RNAseq_expr的每一列绘制条形图

barplot(rna_espr)

Q4: 对RNAseq_expr的每一列取log2后重新绘制boxplot图，density图和条形图

head(rna_espr)
add1 <- rna_espr+1
logrna <- apply(add1,2,log2)
boxplot(logrna)
plot(density(logrna))
barplot(logrna)

Q5: 对Q4的3个图里面添加 trt 和 untrt 组颜色区分开来

boxplot(logrna,col=rna_gi)
plot(density(logrna),col=rna_gi)
barplot(logrna,col=rna_gi)

Q6: 对RNAseq_expr的前两列画散点图并且计算线性回归方程

plot(rna_espr[,1],rna_espr[,2])
x <- rna_espr[,1]
y <- rna_espr[,2]
lm(x~y)

Q7: 对RNAseq_expr的所有列两两之间计算相关系数，并且热图可视化。

cor <- cor(rna_espr)
pheatmap::pheatmap(cor)

Q8: 取RNAseq_expr第一行表达量绘制折线图

plot(rna_espr[1,],type='l')

Q9: 取RNAseq_expr表达量最高的10个基因的行绘制多行折线图

plot(top10[1,],type="b",xlab = "gene",ylab = "expression",pch = 1,
     ylim=c(50000,550000)) 
for (i in c(2:10)){
  lines(top10[i,],type="b",xlab = "gene",ylab = "expression",pch = i)
}