R语言代码对于给定的实验数据expression.txt和samples_annotation.txt，完成以下实验内容：计算两个类别样本之间（3h vs 0h, 6h vs 0h, 12h vs 0h）表达有显著差异的基因。用R包实现显著差异

首先需要安装和加载一些必要的 R 包，如下所示：

install.packages(c("DESeq2", "pheatmap"))
library(DESeq2)
library(pheatmap)

接下来，我们需要读取实验数据文件和实验注释文件。假设这两个文件分别为 `expression.txt` 和 `samples_annotation.txt`，并且它们在当前工作目录中，可以使用以下代码读取：

# 读取表达数据
count_matrix <- read.table("expression.txt", header = T, row.names = 1)

# 读取样本注释信息
sample_annotation <- read.table("samples_annotation.txt", header = T, row.names = 1)

接下来，我们需要创建一个 DESeq2 对象，并根据实验注释信息组合样本。然后，我们可以使用 DESeq2 中的 `DESeq()` 函数来估计基因的表达水平，计算差异表达，并筛选出显著差异的基因。具体的代码如下：

# 创建 DESeq2 对象
dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = count_matrix, colData = sample_annotation, design = ~ condition)

# 组合样本
dds <- DESeq(dds)

# 计算差异表达
res_3h_vs_0h <- results(dds, contrast = c("condition", "3h", "0h"))
res_6h_vs_0h <- results(dds, contrast = c("condition", "6h", "0h"))
res_12h_vs_0h <- results(dds, contrast = c("condition", "12h", "0h"))

# 筛选显著差异的基因
sig_genes_3h_vs_0h <- rownames(subset(res_3h_vs_0h, padj < 0.05))
sig_genes_6h_vs_0h <- rownames(subset(res_6h_vs_0h, padj < 0.05))
sig_genes_12h_vs_0h <- rownames(subset(res_12h_vs_0h, padj < 0.05))

最后，我们可以使用 `pheatmap` 包来绘制热图，以可视化显著差异的基因在不同样本之间的表达模式。具体的代码如下：

# 筛选显著差异的基因并生成子集
sig_count_matrix <- count_matrix[c(sig_genes_3h_vs_0h, sig_genes_6h_vs_0h, sig_genes_12h_vs_0h),]

# 绘制热图
pheatmap(sig_count_matrix, scale = "row", show_rownames = F)

上述代码将会绘制出显著差异的基因在样本之间的表达热图。需要注意的是，我们使用了 `pheatmap` 包中的 `scale = "row"` 参数来对基因表达矩阵进行行归一化，以便更好地显示基因表达模式的变化。