分析模块，输入FPKM矩阵，绘制样品表达量密度图。

一般而言，表达差异基因的数量只占整体基因的小部分，少量的差异表达基因对样品的表达量分布没有太大影响。多数情况下，样品应该具有类似的表达量分布情况。

输入：

FPKM矩阵（FPKM Matrix）。

示例：

        T4    T5    T6    T7    T8    T9

BM590_A0001         390.11      379.54      386.52      288.73      372.47      327.73

BM590_A0002         350.06      310.51      328.78      175.32      249.21      210.62

BM590_A0003         222.52      219.54      209.39      174.45      97.20        240.38

BM590_A0004         406.46      494.13      414.62      825.09      2678.41    555.67

BM590_A0005         605.70      755.09      643.55      1184.73    2980.14    568.58

BM590_A0006         306.72      311.16      351.08      282.26      204.19      310.56

……

输出：

FPKM分布图。

示例：

注：对每个样品的基因表达量，取以2为底的对数后，做出密度分布图。横坐标为log2（fpkm+1），纵坐标为基因的密度，即为对应横轴表达量的基因数 / 检测已表达基因的总数。

图中每种颜色表示一个样品，所有概率的总和为1，即每个区域的面积均为1；密度曲线的峰值表示整个样品基因表达量最集中的区域。

分析模块引用R语言（v3.2.1）中的density函数进行密度分布曲线的计算。