今天可能双11，生信微信推送很多都暂停，只有一篇关于CNV变异的推送，其次今天进一步学习了先前的推送--中级绘图
CNV变异指的是拷贝数变异，与SNP同等重要，甚至可以说比SNP还要重要，不仅在人类基因组，在其他动植物基因组中也普遍存在，具体来说就是染色体上大小介于1kb~3Mb的DNA片段的变异，一个基因在染色体中的一条染色单体上数目为1，在染色体复制过程中，因为各种原因，导致在复制结束之后，子代染色体中的一条染色单体上数目由1变成2或者n（n为不等于1的自然数），就发生了拷贝数目变异。（如下图）
其次，学习R语言中相关图形包的使用，主要有以下几种：
1，plot函数：主要绘制散点图，结合abline()函数来添加最佳拟合的线性直线，lowess()函数来添加一条平滑曲线。R有两个平滑曲线拟合函数：lowess()和loess()。loess是基于lowess表达式版本的更新和更强大的拟合函数。两个函数默认值不同。
2.car包中的scatterplot()函数可以绘制散点图并添加拟合曲线、边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式识别点
3.pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵。
4.car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵，并且可以：以某个因子为条件绘制散点图矩阵；包含线性和平滑拟合曲线；在主对角线放置箱线图、密度图或直方图；在各单元格边界添加轴须图。
5.gclus包中的cpairs()函数提供了一个散点图矩阵的变种：它可以重排矩阵中的变量位置，让相关性更高的变量更靠近主对角线，还能对个单元格进行颜色编码来展示变量间相关性大小。
6.scatterplot3d()函数进行三维散点图绘制。（很炫）
7.利用corrgram包中的corrgram()函数，可以以图形化方式展示该相关系数矩阵。（个人认为最炫）
