例如下图示例，为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同，在取样时，往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织，两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中，往往需要调查很多的患者，因此会获得大量的配对样本。随后，通过qPCR或RNA-seq等方法定量基因表达后，以箱线图呈现特定基因在肿瘤组织和正常组织中的整体表达水平，并在箱线图中以散点表示具体的样本，此时对于具有配对关系的肿瘤组织和正常组织样本，就可以通过连线连接起来。
这种配对箱线图的好处是，除了能够表现两组的整体差异，还能够清晰地呈现单个样本的前后改变。
本篇教程，就让我们带大家学习如何使用R语言绘制这种配对箱线图。
类似地，假设我们也期望查看某基因（例如MAP2）在肿瘤组织和正常组织中的表达改变情况，在收集了配对样本并检测了这些样本中基因表达水平后，配置这样一张表。
samples是样本名称；MAP2是基因MAP2在各样本中的表达值；group1是样本分组，告知它们来源于肿瘤组织还是正常组织；group2是配对样本信息，配对的两样本设置为同一亚组。
备注： 该示例数据集可点击这里获取。
随后，将上述示例数据导入R中。
绘制箱线图表示两组基因的整体表达水平，并以散点表示样本，配对样本间以连线连接。
这样，配对箱线图就获得了。
箱线图描述了组间基因表达水平改变的趋势，在该图中可以看到MAP2基因的表达在肿瘤组织和正常组织中是不一致的。后续如有需要，不妨执行配对样本的t检验等，计算显著性p值，作为评判基因表达显著差异的指标。
箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的离散程度等信息；特别适用于对几个样本的比较。
注：四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。
第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。
第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。
R语言中计算方法：
quantile函数直接计算四分位：
例如：data = c(1,2,3,4,5,6.2,7,8,9,10)
quantile(data) #其结果如下
0% 25% 50% 75% 100%
1.00 3.25 5.60 7.75 10.00
其中0%：最小值；25%：第一四分位数Q1；50%：中位数；75%：第三四分位数；100%：最大值。
其计算方法为：
1. 排序，从小到大排列data；
2. 计算分位数的位置；pos = 1+ (n-1)*p，n为数据的总个数，p为0-1之间的值
3. 给出分位数
注意：另一种分位数的计算方法为：其他与前面的一致。但是分位数位置的计算采用：pos = (n+1)*p，n为数据的总个数，p为0-1之间的值。
四分位数的计算方法没有一个统计的标准，如果对此计算有要求的，需要注意函数的具体算法。
另外，boxplot中存在异常值，其规定标准如下：
当数据中的值大于或小于箱体的四分位距IQR的1.5倍时，认定为异常值。
就是说当某值大于（Q3+1.5*IQR）或小于（Q1-1.5*IQR）时，处理时会认定为异常值。
