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文献图片展示：
1、加载R包（未安装需要自行安装）：
library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
library(dplyr) # A Grammar of Data Manipulation
library(ggsignif) # Significance Brackets for 'ggplot2'2、加载数据（随机编写，无实际意义）并根据要求计算、处理数据：
##加载数据（随机编写，无实际意义）
df <- read.table("data.txt",sep="\t",header = T, check.names = F)
#####手动计算均值并指定其在x轴上的位置
df %>%
group_by(group) %>% summarise(mean_value=mean(value)) -> df13、绘图模板展示（模板部分注释源码及原始测试数据可在公众号后台查看具体获取方式）：
ggplot(df, aes(group, value))+
stat_boxplot(geom = "errorbar", width=0.3,linewidth=0.4)+
geom_boxplot(aes(fill=group),outlier.color = NA,
linewidth=0.4, show.legend = F)+
geom_jitter(fill = "white", shape = 21, color = "black",
width = 0.3, size = 2.5)+
geom_line(data = df1, aes(group, mean_value, group = 1),
linetype = 4, linewidth = 0.6)+
geom_point(data = df1, aes(group, mean_value),
fill = "#ff8a00", size = 3, shape = 21)+
geom_signif(comparisons = list(c("group1","group2"),
c("group2","group3"),
c("group3","group4"),
c("group1","group3"),
c("group1","group4"),
c("group1","group5")),
map_signif_level = T,
test = t.test,
y_position = c(32,35,40,42,50,58),
tip_length = c(0.03,0.03,0.03,0.03,0.03,0.03),
vjust = 0.5,
size=0.4,color="black",textsize = 5)+
geom_signif(comparisons = list(c("group2","group4"),
c("group2","group5"),
c("group3","group5"),
c("group4","group5")),
map_signif_level = T,
test = t.test,
y_position = c(3,-2,-7,18),
tip_length = c(-0.03,-0.03,-0.03,-0.03),
size=0.4,color="black",textsize = 5,
vjust = 2)+
labs(x=NULL, y = "This is y-axis")+
scale_fill_manual(values = c("#0ebeff","#47cf73","#ae63e4","#fcd000","#ff3c41"))+
scale_y_continuous(limits = c(-10,70),expand = c(0,0))+
theme_bw()+
theme(axis.text.x = element_text(size = 10, angle = 45, vjust = 1, hjust = 1),
axis.text.y = element_text(size = 10),
axis.title = element_text(size=12, color = "black"))最后在AI中进行细节调整可得到如下效果图：
需要附带注释的源码及测试数据请查看下方绘图模板获取方式！！
PS: 以上内容是小编个人学习代码笔记分享，仅供参考学习，欢迎大家一起交流学习。
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