基因差異火山圖怎麼看

2021-05-23 01:44:32 字數 2128 閱讀 4970

1樓:黃飛鴻

基因差異火山圖看法如下:

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火山圖可反映總體基因的表達情況,橫座標代表log2(fold change),縱座標表示-log10(p值),每個點代表一個基因,顏色用以區分基因是否差異表達,圖中橙色的點代表差異表達基因,藍色的點代表沒有差異表達的基因。聚類圖聚類圖可以衡量樣本或基因之間表達的相似性。

在聚類圖中,橫座標代表樣本聚類,一列代表一個樣本,聚類基於樣本間基因表達的相似性,樣本間基因表達越接近,靠的越近,以此類推。

縱座標代表基因聚類,一行代表一個基因,聚類基於基因在樣本中表達的相似性,基因在樣本中表達越接近,靠的越近,以此類推。

色階代表基因表達丰度,越紅代表上調得越明顯,越綠代表下調得越明顯。

火山圖先關:

火山圖(volcano plot)是一類用來展示組間差異資料的影象,因為在生物體發生變化時從全域性角度而言大部分的基因表達沒有或著發生了很小程度的變化,只有少部分基因的表達發生了顯著的變化。故而,火山圖常見於rna表達譜和晶片的資料分析中,最常用於分析基因的差異表達,近年來也陸續有其他組學的應用,此處不做詳述。

火山圖的本質是一個plus版的散點圖,其中包含兩個重要的概念:

1)顯著性,也就是p-value,差異性檢驗兩組樣本的p值,以負對數-log10(p-value)轉換做為縱座標;

2)以log2(fold change)為橫座標,即可得火山圖,利用一定的篩選條件(如fold change大於2倍,顯著性p值小於0.05),即可篩選出顯著差異表達的基因,進行後續研究。

如果大家用的是deseq2分析rna表達譜的資料,分析結果應該如下,其中

log2foldchange是表達量的log2(fold change)值,padj列示矯正後的pvalue,這兩列也就是我們畫火山圖需要的兩列。

首先,我們把deseq的輸出格式轉換成dataframe格式,用函式as.data.frame(),並用head檢視其前6行,如下:

df <- as.data.frame(res)

head(df)

接下來按照p<0.05, log2foldchange > 2 或者log2foldchange < -2進行下調和上調錶達的顏色設定:

設定分組並賦值給變數color,我們把p<0.05, log2foldchange > 2定義為上調,顏色設定為紅色,把p<0.05, log2foldchange < -2定義為下調,顏色設定為藍色,其他既不上調也不下調的顏色設定為灰色,見**如下:

df$color <- ifelse(df$padj < 0.05 & abs(df$log2foldchange) >= 2,ifelse(df$log2foldchange > 2 ,'red','blue'),'gray')

設定好分組,還需要給分組指定顏色:

r color<- c(red = "red", gray = "gray", blue ="blue")

繪圖的完整**在這裡:

p <- ggplot(df, aes(log2foldchange, -log10(padj), col = color)) +

geom_point() +

theme_bw() +

scale_color_manual(values = color) +

labs(x="log2 (fold change)",y="-log10 (q-value)") +

geom_hline(yintercept = -log10(0.05), lty=4,col="grey",lwd=0.6) +

geom_vline(xintercept = c(-2, 2), lty=4,col="grey",lwd=0.6) +

theme(legend.position = "none",

panel.grid=element_blank(),

axis.title = element_text(size = 16),

axis.text = element_text(size = 14))

p**部分需要注意的亮點:

1)對qvalue做了一個log10的轉換

2)畫縱軸閾值線的時候做了-log10(0.05)

3)其他繪圖引數和理念都是和繪製散點圖是一樣的

儀表這個圖怎麼看儀表這個圖怎麼看。

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