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文献图片展示：
1、加载所需R包：
library(ggplot2) # Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics
library(agricolae) # Statistical Procedures for Agricultural Research
library(ggpubr) # 'ggplot2' Based Publication Ready Plots2、加载测试数据并基于LSD方法分别计算组内及组间的差异性情况：
##加载数据(随机编写，无实际意义)
df <- read.table("data.txt", header = 1, check.names = F, sep = "\t")
####基于LSD方法计算组内显著性
###GroupA
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupA",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg1 <- MC$groups
data_sg1$Time <- rownames(data_sg1)
data_sg1$Group <- rep("groupA")
###GroupB
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupB",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg2 <- MC$groups
data_sg2$Time <- rownames(data_sg2)
data_sg2$Group <- rep("groupB")
###GroupC
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupC",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg3 <- MC$groups
data_sg3$Time <- rownames(data_sg3)
data_sg3$Group <- rep("groupC")
###GroupD
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupD",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg4 <- MC$groups
data_sg4$Time <- rownames(data_sg4)
data_sg4$Group <- rep("groupD")
###GroupE
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupE",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg5 <- MC$groups
data_sg5$Time <- rownames(data_sg5)
data_sg5$Group <- rep("groupE")
###GroupF
variance<-aov(Value ~ Time, data=df[df$Group=="groupF",])
MC <- LSD.test(variance,"Time", p.adj="bonferroni")
data_sg6 <- MC$groups
data_sg6$Time <- rownames(data_sg6)
data_sg6$Group <- rep("groupF")
###整合数据
data_sg <- rbind(data_sg1,data_sg2,data_sg3,data_sg4,data_sg5,data_sg6)
####基于LSD方法计算组间显著性
variance<-aov(Value ~ Group, data=df)
MC <- LSD.test(variance,"Group", p.adj="bonferroni")
data_sg_Group <- MC$groups
data_sg_Group$Group <- rownames(data_sg_Group)3、绘图模板展示（展示部分）（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）：
1）绘制并列柱状图：
ggplot(df, aes(Group, Value))+
##绘制并列柱状图
#误差棒
stat_summary(aes(group = Time),
fun.data = 'mean_sd',
geom = "errorbar", width = 0.2,
size=0.4, position = position_dodge(0.6))+
#并列柱状图
geom_bar(aes(fill=Time,group = Time),
color="black",stat="summary",fun=mean,
position = position_dodge(0.6),
size=0.5,width = 0.6)
2）基于差异性计算结果将标签加入到图中，并对图形进行美化（此部分代码省略，可在公众号后台查看具体的源码及数据获取方式）。
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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