我会尽我所能解释，因为我这样做是为了帮同事的忙，似乎有几种方法可以做到这一点，我什至不确定他是否知道自己想要什么。他正在研究肌肉内脂肪沉积，其中 2 组（黑色和白色）猪，每组黑色和白色（分别）有 3 个样本（经典 DEF 研究），364 个基因中的每一个都有相关的 q_values/FDR（调整后的 log2fold 变化 p -values) 和 excel 文件中的 Fold Change（和其他参数），其中 Fold Change 从最高到最低排序，即一个基因的 FC 为 15，另一个基因的 FC 为 2，而其他基因的 FC 非常低值，并且从仅查看数据集来看，如果不是超过一半，q_values 远小于 0.05，没有特定顺序。首先，我是只比较 q_value 还是 FC，还是同时使用 q_value 和 FC 来生成，最终可能是 Python 或 R 中的热图或散点图（我先尝试一下 Python）。仅使用 q_values 来查看值与表达水平的比较似乎是合乎逻辑的基因表达值的差异，如果对于具有低或小于 0.05 q_value 的特定脂肪基因，可能与黑白猪基因表达的更大差异更密切相关，并且可能有利于已知具有更多的黑猪高度上调的脂肪基因？你明白我的意思吗？问题的一部分是，我必须假设其中的 2 列是 p_values 或 q_values，其中在分别标记为 FC（折叠更改）的黑色和白色的平均表达式之后有另一列。任何帮助我前进的帮助，至少在正确的方向上，我都非常感激我使用 Python 的地方，但如果更容易的话，不介意使用 R。提前致谢！
老实说，我没有尝试那么多，因为我不知道从哪里开始。我加载了数据，对其进行了整形、查看等，并考虑了将假定的 q_value 列绘制为 FC 列的散点图，但我不确定是否需要这样做，如果需要，我会告诉我任何事物。我可以阻止我输入的代码，但它只是上传文件并使用 df.head ()。