单基因绘制组间差异箱线图及ROC曲线

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大家在做数据挖掘时，做完数据预处理，差异分析以及功能富集分析后， 往往会挑选一些关键基因，绘制其在组间的差异以及判断两组差异性能的ROC曲线 ，下面借用人工智能来看看吧。 首先，我们可以问一下人工智能大模型：在 R 编程语言里面如何绘制一个箱线图？ 在 R 编程语言中，绘制箱线图主要有以下几种常用方法： 1. 使用 base R 的 boxplot 函数 这是 R 语言自带的绘图功能，无需额外安装包。 基本用法 ： # 假设有一个向量数据 data 23,  45 ,  67 ,  89 ,  34 ,  56 ,  78 ,  90 ,  12 ,  34 ) boxplot(data, main =  "箱线图示例" , ylab =  "数值" ) data 是要绘制箱线图的数据，可以是向量、矩阵或数据框的某一列。 main 用于设置图形的主标题。 ylab 用于设置 y 轴的标签。 分组绘制 ： # 假设有一个数据框，包含两组数据 df   Group = c(rep( "A" ,  10 ), rep( ………………………………