一. 读取数据

因为我们一般自己录的数据都是excel表格的，对于读取excel，此处有一个小技巧

读取excel方法

1.把excel文件另存为CSV文件

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2.按照读取csv文件方法读取

dat <- read.table("excel1.csv",sep=",",header = TRUE)

此名为excel1文件被R语言读取

二. 利用ggplot2画图

1.加载ggplot2包

library(ggplot2)#加载ggplot2包

注意此处初学者容易出现一个错误，ggplot并不是R包，而是ggplot2包中的函数，所以你如果加载或安装ggplot那肯定会是提示无法加载或安装的

问题是它还会加载进度条，最后安装失败，所以反反复复会让你怀疑人生，我就这样试过

QQ截图20190322211336.jpg

QQ截图20190322211351.jpg

2.画出散点图

ggplot(data=dat, aes(x=gene, y=gene2))+geom_point(color="red")
#data=后跟需要画图的数据的文件名
#X=后跟作为X轴的数据的那一列的列名
#Y=后跟作为Y轴的数据的那一列的列名
#geom_point函数是个性化设置散点图点的形状，颜色，大小等，此处只设置了颜色，有需要可自行加入

Rplot.jpeg

3.画出拟合曲线

ggplot(data=dat, aes(x=gene, y=gene2))+geom_point(color="red")+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)
#stat_smooth是画拟合曲线的函数
#se=FALSE意思为不画出置信区间

有se=FALSE的运行结果

无se=FALSE的运行结果

4.进行相关性分析

library(ggpubr)
ggplot(data=dat, aes(x=gene, y=gene2))+geom_point(color="red")+stat_smooth(method="lm",se=FALSE)++stat_cor(data=dat, method = "pearson")
#stat_cor(data=dat, method = "pearson")意为用pearson相关进行相关性分析，可以自行更改方法

具有散点图、拟合线、相关系数、P值的相关分析图片就出来了

注意此处有一个易错点，就是忘记加载ggpubr，因为stat_cor是ggpubr包中的，如果未加载ggpubr包，则会出现

忘记加载ggpubr

此处有一个小技巧分享，当我们新手发现某个函数不可用时，利用？?stat_cor去查说明书，可以看到此函数属于哪个包，再加载或安装这个包，函数不可用这个问题就解决了

利用？?stat_cor去查说明书

得知函数属于哪个包

用R语言进行相关性分析：画出散点图、拟合线及标注相关系数和P值