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 分類： 醫(yī)學(xué)研究

一般做完RNA的差異表達(dá)分析后，會(huì)有一堆的結(jié)果與數(shù)據(jù)。那么，怎么樣讓你的分析結(jié)果在paper中以更加直觀形象（好看炫酷）的方式展示出來呢？

前面我們講過熱圖函數(shù)pheatmap()參數(shù)講解。下面我們介紹另外一種展示方式：火山圖（Volcano Plot）。

首先，我們要注意兩個(gè)重要概念：

FDR（False Discovery Rate）

在差異表達(dá)分析過程中，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對原有假設(shè)檢驗(yàn)得到的p值進(jìn)行校正，并最終采用校正后的p值，即為FDR。

FC（Fold Change）是兩個(gè)/組樣品間基因表達(dá)水平的比值，是表示差異倍數(shù)的變量。

一般差異表達(dá)分析中會(huì)同時(shí)控制這兩個(gè)參數(shù)來篩選顯著差異表達(dá)基因，如取FDR<0.05和FC≧2?；鹕綀D可以直觀地展現(xiàn)所有基因的FDR與Fold Change之間的關(guān)系，以便快速查看基因在兩組樣品間表達(dá)水平的差異程度和其統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性?；鹕綀D的本質(zhì)其實(shí)就是散點(diǎn)圖。橫坐標(biāo)表示某一個(gè)基因在兩樣品中表達(dá)水平差異倍數(shù)的對數(shù)值，即log2(FC)；橫坐標(biāo)絕對值越大，說明基因表達(dá)量在兩樣品間的倍數(shù)差異越大?？v坐標(biāo)表示FDR的負(fù)對數(shù)值，即-log10(FDR)?？v坐標(biāo)值越大，表明差異表達(dá)越顯著，篩選得到的差異表達(dá)基因越可靠。下面，小編就手把手教你如何繪制火山圖啦。

第1步? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

差異表達(dá)分析結(jié)果數(shù)據(jù)示例：第一列為基因名稱，第二列為差異表達(dá)分析算法得到的p值，第三列為矯正后的p值，即FDR，第四列為log2FC值。繪制火山圖只需要最后兩列就行。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

gene_symbol PValue FDR log2FC
RAB22A 0.731093877 ?0.915536119 ?-0.043559185
DDX20 0.455372338 ?0.779014647 ?-0.099300804
CILP2 0.415756716 ?0.749566482 1.420386794
項(xiàng)目 #4 0.003274032 ?0.056770217 6.182603532
RP11-618P17.4 0.351633414 ?0.709160705 -0.108742132

第2步? R代碼畫圖

 

最后繪制出來的火山圖如下，是不是比干巴巴地在文章里面貼一個(gè)差異表達(dá)分析結(jié)果的表格好看多了？

注：

一個(gè)點(diǎn)表示一個(gè)基因, 橫坐標(biāo)表示某一個(gè)基因在兩樣品中表達(dá)水平差異倍數(shù)的對數(shù)值;縱坐標(biāo)表示FDR的負(fù)對數(shù)值。橫坐標(biāo)絕對值越大，說明基因在兩樣品間的表達(dá)水平倍數(shù)差異越大;縱坐標(biāo)值越大，表明差異越顯著，篩選得到的差異表達(dá)基因越可靠。圖中綠色的點(diǎn)代表表達(dá)下調(diào)基因, 紅色的點(diǎn)代表表達(dá)上調(diào)基因, 黑色代表非差異表達(dá)基因。

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