火山图：生物信息学中的数据可视化利器

火山图：生物信息学中的数据可视化利器

引用

简书

1.

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火山图（Volcano Plot）是一种常用于生物学、医学和基因组学等领域的数据可视化方法，特别是在差异表达分析中。它通过横坐标和纵坐标来展示每个基因的变化情况，使我们可以一眼看出哪些基因的变化最为显著。

1. 整理数据（有数据就用自己的，这里我们生成一个数据）

数据整理为这种即可

2. 绘制火山图

3. 火山图的解读：

1）横坐标（Log2 Fold Change）：

横坐标表示基因的表达变化（Fold Change），通常是log2转换后的值。

• 如果值为正，表示在组1中的基因表达高于组2。
• 如果值为负，表示在组1中的基因表达低于组2。
• 值的大小（绝对值）越大，表示基因的表达差异越显著。

2）纵坐标（-log10 P-value）：

纵坐标表示基因表达差异的统计显著性（P值）。通常通过-log10(P-value)转换后绘制。

• 如果P值越小，对应的-log10(P-value)值越大，说明该基因的差异表达越显著。
• 如果P值越大，则-log10(P-value)值越小，表示该基因差异不显著。

3）颜色标记：

通常，图中的点会根据统计显著性进行颜色标记。比如：

• 红色：表示显著差异的基因（通常符合p-value < 0.05且log2 Fold Change的绝对值大于1）。
• 灰色：表示差异不显著的基因（例如，p-value > 0.05或者log2 Fold Change值很小的基因）。

4）图中的点：

每个点代表一个基因，位置和颜色的组合可以帮助我们快速识别哪些基因在对比组中存在显著的表达差异。

4. 火山图的作用：

快速筛选显著基因：火山图通过展示log2 Fold Change和p-value，使我们能够直观地看到哪些基因的表达差异在统计上显著，哪些基因的差异不显著。

• 显著基因：位于图的两侧（横坐标偏远），并且纵坐标上升（-log10(p-value)值大）。这些基因值得进一步关注。
• 非显著基因：位于图的中间，纵坐标值较小。

揭示基因表达的趋势：如果有大量的基因集中在火山图的某一侧（正向或负向），说明实验组和对照组之间在这类基因上的表达差异较大。

可视化统计检验结果：火山图结合了表达差异（log2 Fold Change）和统计显著性（p-value），因此是分析基因差异表达结果的一个非常直观的方式。可以帮助发现可能对研究有影响的基因。

生物信息学领域非常广泛，难以一次说尽。我们下次继续更新，一起深入学习生物信息学的内容！