方差分析和组间均值比较，是科研人必备的技能。例如在下图这样的水稻氮素利用效率研究中，作者用差异分析柱状图展示了低氮（LN）和高氮（HN）条件下，d53突变体与 d53/BRN1-OE 过表达株系的植株形态、单株干重和单株产量差异，而且柱状图的柱子上标注了 Tukey’s HSD 检验的显著性字母，检验结果一目了然！
（Nature Communications，2026）
下面就以图I为例，看下如何用 WorkBuddy 自动完成方差分析并绘制这样的柱状图吧！
做方差分析，第一步是准备好原始数据，如下图，这里的示例数据源自原文献。
然后在 WorkBuddy 中新建任务，把参考图和数据文件都放进工作文件夹，选择好工作空间后，提交绘图需求指令即可，如下。
以当前工作空间中的参考图为参考（图注：Fig. 4I | Dry weight (l) of NIP, d53, and d53/BRN1-OE lines under HN conditions. Data are mean ± s.d. (n = 10 plants). Different letters indicate significant differences (P < 0.05, one-way ANOVA, Tukey’s HSD test)；参考图源自 https://doi.org/10.1038/s41467-026-76279-9），基于Figl_data.xlsx文件，使用R语言复现出这样的柱状图，并给出单因素方差分析和Tukey’s HSD test结果报告和绘图代码；要求生成的图表样式和配色方案与参考图一致
大约 13 分钟左右，任务就完成了。WorkBuddy 先给出统计分析结果且与参考图完全一致。右侧还同步生成了柱状图预览，柱子上已有误差线和显著性字母。
任务一共交付了 6 个文件：PNG 和 PDF 两种格式的成图、R绘图脚本、统计结果报告（Markdown格式）、复现图与参考图并排对比图，以及 summary 和 tukey 两份CSV 结果表，如下图。
如果对统计细节不放心，可以打开交付的统计结果报告核对，内容非常完整。报告开头说明了数据来源、分析软件和数据与方法：响应变量为单株干重，处理因素为基因型（5个水平、固定效应），每株系10株、共50个观测，用单因素方差分析（α = 0.05）做主检验，Tukey’s HSD做多重比较以控制全部两两比较的族错误率，字母采用紧凑字母显示法标注。
如果对初始效果还不满意，可以自己动手微调。这里直接用RStudio打开WorkBuddy 生成的R脚本（Fig4l_dry_weight.R），注意在文件面板右键工作文件夹，选择 “Set As Working Directory” 指定工作目录。
运行脚本后，初始绘图的整体效果已经相当接近参考图，不过 theme_classic 的基准字号只有 9，柱子上的文字标签有点小、坐标轴线条偏细，需要进一步调整。把标题和坐标轴文字的字号统一调到 12，坐标轴线条加粗到 0.6，刻度线加长到 4 pt，四周留白加大到 10 mm，效果立刻清晰了很多。
当然，你也可以不自己改代码，直接把“字体太小、线条太细，帮我优化一下”这样的需求再次提交给 WorkBuddy 继续优化。如果对参考图的配色不满意，还可以换一套自己喜欢的配色，只需替换 R 脚本里 pal色号列即可。
好啦，本次使用 WorkBuddy 自动完成方差分析并绘制显著性标记柱状图的教程就分享到这里啦！
Sun H, Chen Y, Hu Y, et al. Natural variation in BRN1 enhances nitrogen sensitivity to improve rice nitrogen use efficiency[J]. Nature Communications, 2026, 17: 9617.
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