通过r语言相应的代码来鉴定差异表达的mRNA和lncRNA并画出热图

好的，下面是通过R语言进行差异表达分析并绘制热图的代码：

1. 安装所需的R包（以edgeR为例）：

install.packages("edgeR")
library(edgeR)

2. 导入原始的RNA-seq数据并进行质量控制、过滤和对齐等预处理，然后计算基因表达量。这里我们假设已经得到了基因表达量的矩阵，其中包括了mRNA和lncRNA的表达量。

3. 鉴定差异表达的基因：

# 将基因表达量矩阵转换为edgeR所需的数据格式
data <- DGEList(counts = gene_counts)
keep <- rowSums(cpm(data) > 1) >= 2
data <- data[keep, , keep.lib.sizes=FALSE]
data <- calcNormFactors(data)

# 使用edgeR进行差异表达分析
design <- model.matrix(~ group)
data <- estimateDisp(data, design)
fit <- glmQLFit(data, design)
qlf <- glmQLFTest(fit, coef = 2)
topTags(qlf)

这里的`group`是一个包含每个样本所属组别的向量，`coef = 2`表示比较第二组和第一组的差异表达情况。差异表达基因的筛选可以根据需求进行调整。

4. 绘制热图：

# 将差异表达基因的表达量矩阵转换为热图所需的数据格式
library(gplots)
mat <- gene_counts[rownames(topTags(qlf)$table),]

# 绘制热图
heatmap.2(mat, dendrogram = "both", Rowv = FALSE, trace = "none", col = greenred(75), scale = "row", key = TRUE, keysize = 1.0, density.info = "none")

这里使用了gplots包中的`heatmap.2`函数来绘制热图。`mat`是差异表达基因的表达量矩阵，`dendrogram = "both"`表示绘制行和列的树状图，`scale = "row"`表示对行进行标准化，`col = greenred(75)`表示设置颜色条的颜色范围。热图的绘制可以根据需求进行调整。

希望这些代码可以帮到您！