列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合。列表允许整合若干（可能无关）对象到单个对象名下。也就是说，某个列表中，可能是托干个向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。函数list（）可创建列表。
下面创建一个列表
上述例子创建了一个列表，其中有四个成分：一个字符串、一个数值型向量、一个矩阵以及一个字符型向量。可以任意组合任意多的对象，并将它们保存为一个列表。
注意：可以通过双重括号知名代表某个成分的数字或者名称来访问列表中的元素。
列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息。其次，许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。
一些小tips：
1、对象名称中的句点 . 没有特殊意义，但$ 和其他语言中句点有相似的意义，即指定一个数据框或列表中的某些部分。例如，A$x是指数据框A中的变量x。
2、R不提供多行注释或者是块注释功能。
3、将一个值赋予某个向量、矩阵、数组或者列表中一个不存在的元素时，R将自动扩展这个数据结构以容纳新值。
4、R中没有标量。标量以单元素向量的形式出现。
5、R中的下标不从0开始，而是从1开始。
6、变量无法被生命。他们在首次被赋值时生成。
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold Change值以及显著性p值，识别和判断差异表达基因概况。火山图实质上就是一种散点图，通常横纵坐标分别代表了log2转化后的Fold Change以及-log10转化后的p值或p调整值信息（下图左）。提到散点图，常见的还有另一种展示差异表达基因的样式：横纵坐标轴可分别代表两组基因表达均值，这种风格可以更方便直观对比基因在两组中的差异状态。
本篇教程就让我们来学习如何绘制右图这种“对称散点图”，展示组间差异基因表达格局。
示例文件“gene_diff.txt”是一组基因差异表达分析结果，记录了处理组（treat）和对照组（control）间表达显著不一致的基因，鉴定标准为p<0.01以及|log2 Fold Change|≥1。
其中，gene_id为基因名称；control和treat代表了两组中基因的平均表达值；log2FoldChange即log2转化后的基因表达差异倍数；pvalue是差异基因显著性p值；diff为根据p<0.01以及|log2 Fold Change|≥1筛选的差异基因，该列中“up”为上调，“down”为下调，“none”为非差异基因。
接下来通过该示例文件，展示使用R语言绘制差异基因表达“对称散点图”过程。
首先对数据做一些预处理。
例如，基因表达值数量级相差过大，取个对数转换；基因名称按是否为差异基因作个排序，避免后续作图时被不显著的基因点遮盖，即排序的目的是让这些显著基因的点都位于图的上方。
下来就可以使用预处理后的数据作图了。
第一种类型是将基因按上调、下调或不显著类型着色，便于从图中辨认差异基因。我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。
两个坐标轴分别代表了处理组（treat）和对照组（control），图中的点代表各基因在两组中的平均表达值（已经作了log转换）。treat组和control组相比，上调基因以红色表示，下调基因以绿色表示。图中的虚线代表了|log2FC|=1时的阈值线。
在该图中，我们可以很轻松地观察差异基因整体分布状态和数量比较的信息。
上图中没有将p值信息展示出。因此另一种思路是，颜色代表p值，这样就可以在图中获得一个渐变梯度。同样使用ggplot2的方法绘制，和上述过程相比仅在颜色指定上存在区别。
类似上图，两个坐标轴分别代表了处理组（treat）和对照组（control），图中的点代表各基因在两组中的平均表达值（已经作了log转换），图中的虚线代表了|log2FC|=1时的阈值线。
和上图不同点在于，此时基因按显著性p值着色，从不显著>显著展示以蓝色>红色渐变，就获得了一种梯度信息。这样可以很方便地看出，在两组中的表达值差异越大的基因，p值越小，二者趋势是一致的，重在描述了差异倍数和p值的关系。
