1、初识火山图，解锁数据解读的艺术 想象一下，司言与一鸣的对话，宛如一场科学与艺术的碰撞。火山图，这个听起来神秘的名字，实则是数据分析中的瑰宝。它就像一座散点图的山峰，颜色与线条交织，揭示基因表达的奥秘。
2、火山图是一种特别的散点图，它的名字听起来就像是高级版本的散点图，其实它是由散点图加上颜色和三条线组成的。火山图常常被用来进行差异表达分析，这是一种研究基因在不同条件下表达水平变化的方法。火山图的使用场景通常是在对基因数据进行处理时，例如在基因差异表达分析中。
1、步骤包括：首先，选择合适的数据集，如GEO2R中的GSE27383；其次，定义组别并进行分析，生成包含基因探针名、P值等信息的火山图；接着，根据论文设置的阈值（如log2FC绝对值大于0.1，P值小于0.05）筛选出显著差异基因；最后，可通过GEO2R或在线分析平台如桑格助手进行火山图绘制和下载基因数据。
2、首先检查数据类型，数据应包括P值、Fold change、基因ID以及可能的LABEL。设置上下调基因区分，添加change列，利用ifelse函数标记基因的上下调情况，然后根据阈值设置横纵轴阈值线，用geom_hline和geom_vline（）设置。接着，添加sign列标记重点显著差异基因，并用geom_text（）添加至图上。
3、调整图中元素，如删除多余的数字，更改颜色和线条宽度，以美化火山图。最后，使用文本工具在火山图上标注基因表达状态，便于理解分析结果。在完成火山图绘制后，接下来是如何绘制韦恩图。韦恩图用于展示不同集合间的重叠部分，同样可以在Origin软件中通过下载并安装韦恩图的APP实现。
4、显著性，也就是p-value，差异性检验两组样本的p值，以负对数-log10（P-value）转换做为纵坐标；2）以log2（Fold Change）为横坐标，即可得火山图，利用一定的筛选条件（如Fold Change大于2倍，显著性P值小于0.05），即可筛选出显著差异表达的基因，进行后续研究。
1、首先，访问Origin官方网站获取免费版软件，然后下载并安装Volcano plot APP。在软件中输入数据，X轴为基因名，Y轴为log10（P值）和log2（Fold Change）。设置阈值后，你可以得到清晰的火山图，如红色点表示上调的基因，绿色点则可能表示下调，但需注意具体数据的实际情况。
2、首先，确保安装了Origin 2018版本，并从其官网获取并安装火山图（Volcano plot）和韦恩图（Venn diagram）的APP。在软件中输入数据，其中X1为基因名称，X2为经过对数转换的Fold Change值，Y轴为P值的负对数转换。接着，选择所有数据，通过APP进行火山图绘制，并设定P值阈值为0.05，Fold change为2。
3、火山图是一种在蛋白质组学研究中常见的可视化工具，用于展示基因表达的显著性。在Origin软件中绘制火山图的步骤如下：输入数据，其中X1代表基因名，X2代表对数转换后的Fold Change值，Y轴为对数转换后的P值。选择数据后，通过点击Volcanoplot APP即可生成火山图。
火山图在基因表达差异分析中常用，常以Fold change和P value为坐标，直观展示基因差异分布。此图展示基因显著性，横轴Fold change偏离中心表示差异倍数，越远离差异越大；纵轴P value则代表显著性，值越小表示越显著。今天，我们将带您探索如何将火山图“活”起来，使之更直观地揭示重要信息。
接下来，对导入的数据进行标准化处理，剔除无关数据，然后寻找高变基因，进行PCA分析和细胞聚类。通过火山图观察基因表达差异，通过降维和可视化（如UMAP或t-SNE）来识别细胞亚群。关键基因的发现和注释是核心步骤，这里使用SingleR包进行自动注释并验证结果。最后，将处理结果保存，包括关键基因的热图和注释。
我和陈明是好朋友。一天，我们把在手工小组做的小木船拿出来玩，陈明一不小心把它摔在了地上。争执中，陈明把它踩坏了，我非常生气，一把争夺他的小木船，火冒三丈地喊道：“既然你把我的小木船砸了，我要你付出代价。”话音刚落，我把手一挥，朝地上砸去，只见他的船砸成两块了。
