今日小果将带大家探索如何利用单细胞数据的marker基因表达量数据来绘制分面小提琴图，以此展示marker基因在不同细胞群中的分布情况，并进行显著性分析。让我们开始今天的分享之旅吧！
代码步骤如下：
01. 安装和载入所需的R包。
02. 加载示例数据。
03. 编写绘图代码。
经过小果的精心操作，一张漂亮的小提琴图跃然眼前，效果非常不错！这里给大家安利一下，我们的服务器已经安装好了相关单细胞数据分析的R包和软件，有需要的朋友可以联系小果哦。
本期分享就到这里，下期我们再会。让我们回顾一下往期的代码分享：
【1】lncRNA拷贝数变异的下游相关分析。
【2】使用ggstatsplot包进行可视化——科研界的美图秀秀。
【3】利用随机森林算法进行分类预测和筛选诊断标志物。
【21】生物信息分析中的热门图表——相关性热图和散点图。
【22】生信分析中，用R语言分析相关性及可视化的多种风格。
【23】TCGA数据获取、预处理全攻略。
【24】机器学习中支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）的构建。
【25】对两个矩阵进行相关性可视化分析的R语言实现。
以上就是部分往期精彩内容回顾，希望能对大家有所帮助和启发。感谢大家的支持和关注，我们下期再见！