怎么得到差异基因表达的数据，R语言代码

以下是一个简单的差异基因表达分析的R语言代码示例，包括数据导入和差异表达分析：

# 导入基因表达谱数据
data <- read.table("expression_data.txt", header=TRUE, row.names=1)

# 导入组别信息
colData <- data.frame(group=c(rep("control", 3), rep("treatment", 3)))

# 差异表达分析
library(DESeq2)
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = data, colData = colData, design = ~group)
dds <- DESeq(dds)
res <- results(dds)

# 输出差异表达基因
de_genes <- rownames(res)[which(res$padj < 0.05 & abs(res$log2FoldChange) > 1)]
write.table(de_genes, "diff_genes.txt", row.names=FALSE, col.names=FALSE, quote=FALSE)

其中，"expression_data.txt"为基因表达谱数据的文件名，文件格式为txt格式，第一行为列名，第一列为基因名。在导入数据时，还需要将组别信息导入到R中，可以使用data.frame()函数将组别信息存储为一个数据框。

差异表达分析使用DESeq2包，首先将基因表达谱数据和组别信息转化为DESeqDataSet对象，然后进行差异表达分析并输出结果。在输出结果时，可以根据调整后的p值和折叠变化量等条件筛选出差异表达基因，将其保存到文件中。

需要注意的是，上述代码仅为示例代码，具体分析方法和流程可能因数据类型和分析目的不同而有所差异。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行相应的修改和调整。