要使用R语言编写代码进行数据清洗和可视化展示，首先需要安装R语言的开发环境。可以从R官方网站（https://www.r-project.org）下载并安装最新版本的R语言。

安装完成后，在R的开发环境中，可以使用以下步骤来进行数据清洗和可视化展示：

1. 导入数据：使用read.table()、read.csv()或其他相关的函数，将数据文件导入到R环境中。例如，如果数据文件为"data.csv"，可以使用以下代码导入数据：

2. data <- read.csv("data.csv")
    
   

   2.数据清洗：根据数据的特点和分析需求，对数据进行清洗和整理。可以使用相关的函数来处理缺失值、异常值、重复值等。例如，可以使用以下代码删除含有缺失值的行：

   data <- na.omit(data)
    
   

   3. 数据可视化：使用R的数据可视化库（如ggplot2、plotly等）来创建各种图表和可视化效果。可以使用函数来设置图表的样式和参数。例如，可以使用以下代码创建一个散点图：

   library(ggplot2)
   ggplot(data, aes(x = x_column, y = y_column)) + geom_point()
    
   

   4. 添加标题和标签：使用函数来添加图表的标题、轴标签和图例等。例如，可以使用以下代码添加标题和轴标签：

   ggplot(data, aes(x = x_column, y = y_column)) + 
     geom_point() + 
     labs(title = "Scatter Plot", x = "X Axis", y = "Y Axis")
    
   

   5. 保存图表：使用函数将生成的图表保存为图片或其他格式的文件。例如，可以使用以下代码将图表保存为PNG格式的文件：

   ggsave("plot.png")
    
   

   以上是使用R语言进行数据清洗和可视化展示的基本步骤。根据具体的数据和分析需求，还可以使用更多的函数和技巧来进行数据处理和图表设计。

3. 

   在R语言中进行高级转录组数据分析和数据清洗通常涉及使用特定的包，如`DESeq2`、`edgeR`等来进行差异表达分析，以及`tidyverse`套件来进行数据清洗和可视化。以下是一个简单的例子，展示了如何用R语言进行数据清洗和可视化。

   首先，确保你已经安装了必要的包：

   ```r
   install.packages("tidyverse")
   install.packages("DESeq2")
   ```
   然后，加载这些包：

   ```r
   library(tidyverse)
   library(DESeq2)
   ```

   假设我们有一个包含基因表达数据的`count`矩阵，以及对应的样本信息表，我们将使用这些数据进行数据清洗和可视化。

   ```r
   #创建一个伪count矩阵
   count_matrix<-matrix(rnbinom(10000,size=10,mu=100),ncol=10,byrow=TRUE)
   rownames(count_matrix)<-paste0("gene_",seq_len(nrow(count_matrix)))
   colnames(count_matrix)<-paste0("sample_",seq_len(ncol(count_matrix)))

   #创建一个伪样本信息表
   sample_info<-data.frame(
   condition=factor(c("control","treatment"),levels=c("control","treatment")),
   group=rep(c("Group1","Group2"),each=5)
   )
   rownames(sample_info)<-colnames(count_matrix)

   #使用DESeqDataSetFromMatrix函数创建一个DESeq2对象
   dds<-DESeqDataSetFromMatrix(countData=count_matrix,colData=sample_info,design=~condition)

   #标准化数据和进行差异表达分析
   dds<-DESeq(dds)

   #提取差异表达基因结果
   res<-results(dds)

   #使用tidyverse进行数据清洗
   res_tidy<-as.data.frame(res)%>%
   mutate(log2FC=log2(baseMean+1)*(ifelse(status=="up",1,-1)))%>%
   select(log2FC,padj,baseMean)

   #数据可视化
   ggplot(res_tidy,aes(x=log2FC,y=padj))+
   geom_point()+
   theme_minimal()+
   labs(x="log2FoldChange",y="Adjustedp-value")
   ```

   这个例子展示了使用DESeq2进行差异表达分析，并将结果转换为`tidyverse`可以处理的格式，最后使用`ggplot2`进行了可视化。

4. 

   注意，这里的`count_matrix`和`sample_info`是伪数据，实际应用中你需要使用真实的转录组数据和样本信息。此外，根据你的数据和分析需求，你可能需要调整数据清洗和可视化的步骤。