此十二章包括用于手稿的代码，用于差分特征丰度。

pascts = system.file（“ extdata”，“ pasilla_gene_counts.tsv”，package =“ pasilla”，usework = true）pasanno = system.file（“ extdata”，“ pasilla_sample_sample_annotation.csv”，package =“ pasilla =” pasilla =“ pasilla =” pasilla =“ pasilla”，passilla =“ pasilla”，“true）cts = as.matrix（read.csv（pascts，sep =“ \ t”，row.names =“ gene_id”））coldata = read.csv（pasanno，row.names = 1）coldata = coldata = coldata = coldata [，c（“条件”，“ type”）]＃创建tidybulk对象counts = cts％>％as_tibble（rownames =“ feature”）％>％pivot_longer（names_to =“ sample”，values_to =“ count”，cols = -feature）％>％left_join（coldata％>％as_tibble（rownames =“ sample”）％>％突变（sample = gsub（“ fb”，“”，sampe）））％>％mutate_if（is.character，as.character，as.factor）

＃创建一个具有唯一的原始和归一化计数的TT对象tt_scaled <-tidybulk（计数，示例，功能，计数）％>％gentRegate_duplicates（）％>％>％sideen_abement（）％>％scale_abundance（）pivot_longer（c（c（count，count_scaled），values_to =“ count”，names_to =“ jormanistization”）％>％ggplot（aes（count + 1，group = sample，sample，color = type）） + facet_grid（〜normolisization）） + scale_x_log10（）

＃降低数据维度，具有任意数量的尺寸tt_mds <-tt_scaled％>％redical_dimensions（method =“ mds”，.dims = 3）＃plot all-vs all-vs all-vs all vs all vs all mds dimensions tt_mds％>％>％pivot_sample（pivot_sample（）％>％>％gggally：gggally：gggally：gggally：gggally：gggally：gggally：gggally：％>％>％>％：ggpairs（列= 7：9，ggplot2 :: aes（color = condition））

＃调整可视化tt_adj <-tt_mds％>％aptim_abundance（〜条件 +类型）＃可视化减小尺寸和因子之间的关联tt_mds_adj_mds <-tt_adj％>％>％filter（count_scaled_adjusted_adjusted％>％>％iS.na％>％>％>％>％！％>％＃计算调整后计数上的减小尺寸以及降低_二维（.abundance = count_scaled_adjusted，method =“ mds”，.dim = 3）

＃数据操作和可视化tt_mds_adj_mds％>％pivot_sample（）％>％>％＃first级rephaping pivot_longer（contains（“ dim”），names_to =“ dim”，values_to =“ .value” .value“ .value” .value“ .value”）％> dim，c（dim，c（dim，c）“ dim”，“ adj”），sep =“ \\。”）％>％突变（adj = ifelse（adj ==“ y”，“ non”，“ adj”）％>％因子（c（“缩放）“，” adj”）））％>％＃二级重塑pivot_longer（c（类型，条件），names_to =“ covar”，values_to =“ wher”）％>％＃＃可视化集成图GGPLOT（y = y =.value，x = covar，fill =`） + geom_boxplot（） + facet_grid（adj〜im）

tt_test <-tt_adj％>％test_differential_abundance（〜条件 + type）＃ma plot tt_test％>％keep_abement（）％>％pivot_transcript（）％>％>％＃subset data stutate（gienge = FDR = fdr <0.05＆abs（logfc）> logfc）> = = logfc）> =2）％>％突变（功能= ifelse（显着，as.Character（feature），na））％>％＃plot ggplot（aes（x = logcpm，y = logfc，lagfc，label = feature）） + geom_point（aes（ae）颜色=显着，尺寸=显着，alpha = nige）） + geom_text_repel（） + scale_color_manual（values = c（“ black”，“＃e11f28”）） + scale_size_discrete（range = c（0，2））

tt_test％>％＃选择顶级基因和重塑数据Inner_join（repance（（。），PVALUE）％>％DINITDEN（功能）％>％>％>％>％>％＃＃数据的高级重塑数据。＃所有三个计数列的形状为两个列：＃（i）列名和（ii）这些列的值％>％＃这允许绘制绘图ggplot（aes（x = stage，y = count + 1，fill =条件）） + geom_boxplot（） + facet_wrap（〜feature） + scale_y_log10（）

＃heatmap tt_test％>％as_tibble（）％>％＃选择差异的丰富过滤器（fdr <0.05＆abs（logfc）> 2）％>％>％＃plot heatmap（功能，sample，count_scaled_adjusted）％>％>％>％>％aDd_tile（条件）％％>％add_tile（类型）