火山图(volcano plot)常用于显著差异基因表达的展示,包含显著和差异两个重要信息。 那么如何看懂一张火山图所包含的信息呢?首先需要知道,火山图的横坐标通常用log2(fold change)表示,差异越大的基因分布在两端,纵坐标用-log10(pvalue)表示,T检验显著性P值的负对数。由于P值越小表示越显著,所以我们进行-log10(P value)转化后,转化值越大表示差异越显著。通常差异倍数越大的基因T检验越显著,所以左上角和右上角的值往往是我们关注的。 随机生成log2FoldChange和padj的数值 log2FoldChange<-sample(rnorm(10000,mean=0,sd=4),1000,replace=T) padj<-sample(runif(10000,0,0.08),1000,replace=T) #log2FoldChange和padj合并到一个数据框 mydata <- data.frame(log2FoldChange,padj) ##对满足不同条件的数据给不同的标记,放入Condition列,颜色放入color列 mydata$Condition=ifelse(mydata$log2FoldChange>=1 & mydata$padj<=0.05,'up',ifelse(mydata$log2FoldChange<=-1 & mydata$padj<=0.05,'down','normal')) mydata$color=ifelse(mydata$log2FoldChange>=1 & mydata$padj<=0.05,'red',ifelse(mydata$log2FoldChange<=-1 & mydata$padj<=0.05,'green','gray'))
接下来就开始画图。 1.直接用plot画图
结果图如下所示: 2.用ggplot2画图 library(ggplot2) p <-ggplot(data=mydata, aes(x=log2FoldChange, y=-log10(padj), colour=Condition)) + geom_point(alpha=0.8, size=1) + xlab('log2 fold change') + ylab('-log10 padj')+geom_hline(yintercept=-log10(0.05),linetype=4)+geom_vline(xintercept=c(-1,1),linetype=4)+scale_color_manual(values=c('up'='red','down'='green','normal'='gray')) p 结果如下图所示: |
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