已经分好高低表达组后如何进行基因差异分析，回复Ｒ代码

在R中，对于高低表达组的基因差异分析，通常会使用`wilcox.test()`函数来进行非参数的检验，如Mann-Whitney U检验，或者`t.test()`函数如果数据满足正态假设。这里是一个基本的例子，假设我们已经有了高低表达组的数据并保存在`expression_matrix`中，`expression_level`列是我们划分的结果：

# 提取两个组别的数据
high_expression_group <- subset(expression_matrix, expression_level == "High Expression")
low_expression_group <- subset(expression_matrix, expression_level == "Low Expression")

# 对于高低表达组的每个基因，做两独立样本的非参数检验
diff_analysis <- lapply(unique(expression_matrix$gene_name), function(gene) {
  wilcox_test(expression_values ~ expression_level, data = expression_matrix[expression_matrix$gene_name == gene, ])
})

# 将结果存储在一个列表或data.frame中，例如DataFrame的形式
result_df <- do.call(rbind, diff_analysis)
colnames(result_df) <- c("Gene", "Test Statistic", "p.value") # 或者根据实际返回值调整

# 可能还需要进行多重比较校正，比如holm方法
p_val_corrected <- p.adjust(result_df$p.value, method = "holm")

这个代码片段会得到每对组间的差异统计学显著性信息。