跟着Nature文章绘制转录组火山图

简说基因

发布于 2025-02-27 21:18:31

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我们总能在文献中看到的火山图是怎么绘制的，本期就介绍火山图原理并且一起进行R代码实操训练，绘制自己的火山图。

导语：火山图原理介绍；阈值介绍； R代码实操；

火山图介绍

简介

火山图是一种用于可视化基因表达数据的图形，通常用于比较不同条件下的基因表达差异。它结合了基因的显著性（P值）和表达变化（Fold Change），能够快速识别出显著上调或下调的基因。

原理

火山图的横轴表示基因表达的对数变化（Log2 Fold Change），而纵轴表示显著性水平的负对数（-log10(P值)）。通过这种方式，图中的每个点代表一个基因，点的位置反映了该基因在不同条件下的表达变化和显著性。

功能

识别显著基因：快速识别上调和下调的基因。

可视化数据：将复杂的基因表达数据以直观的方式呈现。

阈值设定：通过设定阈值，筛选出感兴趣的基因。

注意事项

数据预处理：确保数据经过适当的标准化和预处理。

阈值选择：选择合适的阈值以避免假阳性或假阴性。

样本量：样本量不足可能导致结果不可靠。

阈值的选取

Fold Change：通常选择2倍变化（Log2 Fold Change ≥ 1或≤ -1）作为上调或下调的阈值。

P值：常用的显著性水平为0.05（-log10(P值) ≥ 1.3），但根据具体研究可调整。

实战演练

接下来就让我们通过复现一篇natrure文章的火山图，文献为：

文章原图：

数据可以从文章中下载，数据格式为：

复现代码：

## volcano_plot

library(readxl)
library(tidyverse)# 读取Excel文件中的特定工作表
library(ggthemes)
library(ggsci)

reshighctrl <- read_excel("./41586_2023_6990_MOESM7_ESM.xlsx", sheet = "Extended Data Figure 2",na="NA")


## 筛选阈值
lfc=1
pval=0.1
## 导入自定义主题
source("theme_bipin.r") 
reshighctrl %>% mutate(color=case_when(
  abs(log2FoldChange)>lfc & padj>pval ~ "grey",
  abs(log2FoldChange)<lfc & padj<pval ~ "grey",
  #abs(log2FoldChange)>lfc & padj<pval ~ pal_nejm("default", alpha = 0.4)(8)[1],
  abs(log2FoldChange)>lfc & padj<pval ~ "#ED8172",
  abs(log2FoldChange)<lfc & padj>pval ~ "grey"
),
plot_label=case_when(
  abs(log2FoldChange)>lfc & padj<pval ~ symbol
),
plot_label=gsub("\\.",NA,plot_label)
)%>%
  ggplot(aes(log2FoldChange, -log10(padj), fill=color,label=plot_label)) + 
  geom_point(alpha=1,size=4,pch=21) + 
  #geom_text(hjust=-0.3, vjust=0) +
  scale_fill_identity() +
  labs(x=expression(Log[2]~fold~change), y=expression(-~Log[10]~padj~value)) +
  geom_vline(xintercept=c(-lfc,lfc), linetype=2) + geom_hline(yintercept=-log10(pval), linetype=5) +
  ggrepel::geom_label_repel(alpha=1,family="sans",color="black",fill="white",face="italicize") +
  #scale_y_log10() +
  xlim(-3,3) +
  theme_bipin() +
  theme(axis.title = element_text(size=16),
        text = element_text(family="sans")) 


ggsave("./Fig/volcano.pdf",width=6,height=6)


## 自定义主题
theme_bipin <- function(base_size=14, base_family="arial") {
  library(grid)
  library(ggthemes)
  library(ggsci)
  (theme_foundation(base_size=base_size, base_family=base_family)
    + theme(plot.title = element_text(face = "bold",
                                      size = rel(1.2), hjust = 0.5),
            text = element_text(),
            panel.background = element_rect(colour = NA),
            plot.background = element_rect(colour = NA),
            panel.border = element_rect(colour = NA),
            #axis.title = element_text(face = "bold",size = rel(2)),
            axis.title.y = element_text(angle=90,vjust =2),
            axis.title.x = element_text(vjust = -0.2),

复现结果图：