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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(dplyr) # A Grammar of Data Manipulation
library(ggpubr) # 'ggplot2' Based Publication Ready Plots
library(rstatix) # Pipe-Friendly Framework for Basic Statistical Tests2、加载测试数据并计算组间差异性情况：
#加载数据
df <- read.table("data.txt",header = 1,check.names = F,sep = "\t")
df$Group <- factor(df$Group,levels = c("Control","Experiment"))
df$Period <- factor(df$Period,levels = c("Time1","Time2","Time3","Time4","Time5"))
##添加一列数值列以便于绘制并列散点图
df$x <- rep(1:10,each=5)
##计算组间显著性
data_sig <- df %>%
group_by(Period) %>%
wilcox_test(value ~ Group) %>%
add_significance("p") %>%
add_xy_position()
#修改一下其中xmin与xmax的位置
data_sig$xmin <- c(1,3,5,7,9)
data_sig$xmax <- c(2,4,6,8,10)3、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(x,value,group=Variety))+
geom_line(linewidth=0.4, linetype = 1)+
geom_point(aes(fill=Group),size = 2.5,shape=21,color="black")+
stat_pvalue_manual(data = data_sig,
label = "p = {p},{p.signif}",
label.size = 3, tip.length = 0.01,
bracket.nudge.y = 0, bracket.size = 0.4)+
labs(x=NULL,y="Investigation duration (s)",color=NULL)+
scale_fill_manual(values = c("#e4002b","#008eaa"))+
scale_x_continuous(breaks = seq(1,10,1),
labels = c("","Time1",
"","Time2",
"","Time3",
"","Time4",
"","Time5"))+
theme_classic()+
theme(legend.position = "top",
axis.text.x = element_text(color = "black",
vjust = 1.5,hjust = 2,size = 10,angle = 45),
axis.text.y = element_text(color = "black",size = 9),
axis.line = element_line(size = .4),
axis.ticks = element_line(color = "black",size = .4),
axis.title = element_text(color = "black",size = 13),
axis.ticks.length.x = unit(0.1, "cm"))
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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