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。
R语言有着很强大的画图功能。我们可以从下面的语句中得到
1、绘画函数
高级画图功能（创建一个新的图形）
低级绘图函数（在现有的图形上添加元素）
2、绘图参数介绍
高级绘图函数共同参数选项：
其它常用绘图参数（可以使用help(par)查看）
3、画图面板分割
在一个面板中画多张图
（1）、par中参数mfrow和mfcol
（2）、ayout函数
生成复杂的图形排列
（3）、其它函数
在一个面板中画多张图
4.图形保存
（1）输出到屏幕
windows, X11
（2）输出到文件
df , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff
通过菜单命令保存图形
![C语言中cube[0][2]|=Z,是什么意思？](/aiimages/C%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%B8%ADcube%5B0%5D%5B2%5D%7C%3DZ%2C%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%84%8F%E6%80%9D%EF%BC%9F.png)
