火山图是基于RNA-seq差异分析后对于表达量变化存在显著性差异后绘制的图像,其横纵坐标分别是P value和Foldchange。能够对于差异化的结果进行很好的可视化,显著观察到发生显著变化的基因。 原理 基于RNA-seq的实验方法就不过多赘述,本文主要阐述火山图的绘制方法。更多具体的原理参考:Wolf JB. Principles of transcriptome...
题目:DEseq2差异分析得到的差异基因做火山图。 目的:火山图可反映总体基因的表达情况,通过不同的颜色醒目的展示差异基因的情况。 内容:1. 对DEseq2分析得到的差异基因进行筛选。 2.筛选的得到的基因定义上下调基因。 3. 用ggplot包绘图。 数据:DEseq2差异分析得到的差异基因列表。(如下:deseq2差异分析得到的数据...
如上,只要包含包含基因名、差异倍数、P值三部分信息的差异结果就可以用于绘制火山图。 安装、加载包 # BiocManager::install('EnhancedVolcano')library(EnhancedVolcano) 基本绘制 如下代码,需要分别交代基因名;x轴为差异倍数;y轴为P值 EnhancedVolcano(res, lab = rownames(res), x = 'log2FoldChange', y = '...
为此,我在CellPress官网中对近5年基于RNA-seq的火山图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,(还在Nature Communication中筛选了一篇文章),最后汇总出下面一张图: 二、为什么要用火山图(使用火山图的常见目的)? 我们可以试想一下,我们在处理Bulk RNA-seq数据的时候,面对的是一个“样本-基因”矩阵,如下图: “样本-...
火山图（volcano plot）在RNA-Seq分析中，是用于直观展示显著差异基因表达的关键工具。其设计巧妙地结合了基因表达的差异倍数（FoldChange）与统计学显著性（P值）两个重要指标，使研究者能快速识别出那些在实验条件下表达水平显著改变的基因。火山图的横坐标通常采用对数转换的差异倍数（log2[FoldChange]）...
我们就直接基于所有RNA的差异表达分析结果来绘制lncRNA的火山图 #读入所有RNA的差异表达分析结果DEA=read.table("RNAseq_limma_all_result.txt",header=T,sep="\t")#挑选lncRNA的差异表达分析结果DElnc=subset(DEA,group=="long_non_coding")#查看维度dim(DElnc)#[1]9808#加载EnhancedVolcano包library(Enhan...
下面是几种常见的火山图。 更多内容请参考:除了火山图,差异表达基因还可以这样展示 3热图绘制 做RNAseq,蛋白组学等,当我们需要展示许多基因的表达谱变化时,可以绘制热图,可以绘制两组,多组,特定功能基因群热图,多个比较组差异倍数变化等热图的绘制,也可以选择性的展示特定基因。
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那么，可想而至，绘制火山图，需要三列数据，即logFC、adj.p.value和Symbol基因。这些数据正好是我们差异分析得到的。所以，火山图只是用来可视化那些测序数据差异分析结果而已。在RNAseq测序中，使用较多的计算差异基因的软件为DESeq2和limma。其差异分析结果文件我们存储在DEGdata.txt文件中，如下：
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