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现实中有很多数据都是配对的，最常见的就是癌和癌旁，ggpubr包的ggpaired函数可以实现配对样本的统计和作图

加载数据

rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(ggpubr)
pairdata<-read.table('pair.txt',header = T,sep = 't')

ggpaired用法

ggpaired(data, cond1, cond2, x = NULL, y = NULL, id = NULL,color = "black", fill = "white", palette = NULL, width = 0.5,point.size = 1.2, line.size = 0.5, line.color = "black",title = NULL, xlab = "Condition", ylab = "Value",facet.by = NULL, panel.labs = NULL, short.panel.labs = TRUE,label = NULL, font.label = list(size = 11, color = "black"),label.select = NULL, repel = FALSE, label.rectangle = FALSE,ggtheme = theme_pubr(), ...)

ggpaired函数有两种不同的方式做图，第一种是这样的

ggpaired(pairdata, cond1 = "condition1", cond2 = "condition2",fill = "condition", palette = "jco")

加上P值

ggpaired(pairdata, cond1 = "condition1", cond2 = "condition2",fill = "condition", palette = "jco")+stat_compare_means(method = "t.test",paired = TRUE,label.y = 100)

那么如果是三组数据做配对分析呢？这个时候可以把数据转换成长数据，我们用tidyverse包中的gather函数来实现

drawdata<- pairdata %>% gather("condition", "value", -ID)

此时数据就变成了长数据

用第二种方式作图

ggpaired(drawdata, x = 'condition', y = 'value',id='ID',color = 'condition', palette = "jco", line.color = "gray", line.size = 0.4,short.panel.labs = FALSE)+stat_compare_means(method = "anova", label.y = 100)

用样本两两之间的配对T检验

my_comparisons <- list( c("condition1", "condition2"), c("condition1", "condition3"), c("condition2", "condition3") )
ggpaired(drawdata, x = 'condition', y = 'value',id='ID',color = 'condition', palette = "jco", line.color = "gray", line.size = 0.4,short.panel.labs = FALSE)+stat_compare_means(aes(label = ..p.signif..),method = "t.test",paired = TRUE, comparisons = my_comparisons)