差异基因表达分析，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，仅供参考：

# 导入数据
data <- read.table("expression_data.txt", header=TRUE, row.names=1)

# 数据预处理
library(edgeR)
y <- DGEList(counts=data)
y <- calcNormFactors(y)
keep <- rowSums(cpm(y) > 1) >= 3
y <- y[keep, , keep.lib.sizes=FALSE]
design <- model.matrix(~ group)
y <- estimateDisp(y, design)
fit <- glmQLFit(y, design)
qlf <- glmQLFTest(fit, coef=2)
topGenes <- topTags(qlf, n=500)$table

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

# 功能富集分析
library(clusterProfiler)
de_genes <- rownames(res)[which(res$padj < 0.05 & abs(res$log2FoldChange) > 1)]
enrich_res <- enrichGO(de_genes, OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = "ENSEMBL", ont = "BP")
enrich_plot <- plotGO(enrich_res)

# 可视化展示
library(ggplot2)
library(pheatmap)
pheatmap(data[, topGenes$GeneID], scale="row", cluster_rows=TRUE, cluster_cols=TRUE)

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。