火山图是一种融合倍数变化（Fold Change） 与统计显著性（P 值） 的散点图，以 log₂(倍数变化) 为横坐标、-log₁₀(P 值) 为纵坐标，可直观区分两组数据中显著上调、显著下调及无差异的变量，常用于高通量数据分析，快速筛选有意义的差异目标，在转录组学、代谢组学、风味研究方面应用较多。本文将带大家怎么通过origin来绘制一张美观的火山图，视频教程见基因表达差异火山图的绘制及分析
首先是数据的整理与计算，示例数据如下，按照公式在exce里计算好各项指标的FC值与P值（独立样本t检验），这里可以参考利用Excel和小工具完成FC/p/VIP值计算
 |
注意：由于这里是多项指标同时进行独立样本t检验，属于多重检验场景，即每一次 t 检验都存在一定的Ⅰ类错误（假阳性）概率，当检验次数增多时，家族误差率（FWER）会显著升高，因此需要进行p值校正。
p值校正主要有两大类方法：1、控制家族误差率（FWER），即Bonferroni 法；2、控制错误发现率（FDR），即Benjamini-Hochberg（BH）法，通常我们采用FDR校正，因为Bonferroni 法太严格了，比较保守。关于FDR校正的具体步骤大家可以网上检索一下，这里我直接将数据分享给大家，里面有原始数据和p值校正的自动化公式，方便大家快速上手。https://pan.baidu.com/s/1YeymRBNn0eko-x4_-MS9aA?pwd=9527 提取码: 9527
这里博主偷了懒，没把p值校正后的结果进行替换，但是不影响我们火山图的教学演示^_^
 |
完成FC值与P值计算后将数据导入origin中，并在origin中安装volcano_plot插件
这里注意，要将中文变量名转化为英文或者用数字代替，否则就会报错
 |  |
 |  |
全选数据，点击volcano_plot插件绘图，勾选log2 transform for X（将FC对数化），Fold change这里设置为1.2（1.2、1.5、2均可）
 |  |
最后进行绘图细节的调整，美化图形
由于示例数据样品量偏少（42个）且大部分指标都不显著，只有少部分指标上调，所以做出来的火山图不如论文上的美观
 |
还有一种火山图引入了VIP值，以散点的大小来表示VIP值的高低，常用于风味组学研究中
VIP值需要通过OPLS-DA或者PLS-DA的统计方法计算得到，这里使用SIMCA_14.1得到了示例数据的VIP值(注意omics插件自动计算的p值没进行fdr校正）
 |  |
先将图示数据导入origin中，再点击volcano plot绘图，在label一栏选择VIP这一列数据即可
当然一些在线绘图网站也能实现这个效果，如微生信-在线绘制带vip的代谢火山图
 |
最关键的一步：在绘图细节中的符号大小一栏，将各区域散点大小选择对应的列标签VIP，这样才会使散点大小与VIP值一一对应，然后可以调节旁边的缩放因子，调整全部散点的大小，使火山图更美观
 |  |  |
最终效果如下
 |
以上就是箱线图、小提琴图、云雨图的Origin绘制教程，如有疑问，欢迎大家在评论区交流讨论！
教程制作不易，看完点个赞鼓励下博主吧！
评论 (0)