2022-10-28 03:07:49, 多层组学定制服务 上海欧易生物医学科技有限公司
经过 往期火山图的学习,想必大家对绘制火山图都有一定的了解,火山图其实就是散点图的一种表示方式,是形如火山喷发的一种图形展示方法。典型的火山图一般横坐标表示Log2FC(即Log2 Fold Change),纵坐标表示-log10(Pvalue),再经过设置参数最终绘制出一张精美的火山图,那么不知道大家有没有遇到过双曲线火山图,如下图所示:
显而易见,双曲线火山图其实就是将Pvalue和FC的阈值线转换为双曲线,下面这张图是添加了阈值线和双曲线的火山图,从这张图可以清晰的看出双曲线作为阈值线的阈值标准:
双曲线火山图与常规火山图的区别是什么?为什么要绘制双曲线火山图呢?其实这样绘制的火山图更加有利于筛选差异更显著的蛋白或基因,讲了这么多理论,那到底怎么用代码实现呢?不要急,下面小鹿将一步一步带领大家征服双曲线火山图。
一、载入R包
在进行R图绘制前需要载入所需R包,没有安装过请先安装:
library(ggplot2)library(openxlsx)
二、读入数据,筛选显著蛋白
data <- read.xlsx(''data.xlsx'', sheet = 1,rowNames = TRUE)pv <- 0.05 #设置Pvaluefcv <- 2 #设置FCdata$sort <-as.factor(ifelse(data$`P-value`<=pv&data$FC>=fcv|data$`P-value`<=pv&data$FC<=1/fcv,ifelse(data$`P-value`<=pv&data$FC>=fcv,''up-regulated'',''down-regulated''),''non-significan'')) #按照FC及P值判断每个蛋白所属的上下调情况data$FC1 <- log2(as.numeric(data$FC)) #计算log2(FC)data$P1 <- -log10(data$`P-value`) #计算-log10(Pvalue)
三、双曲线阈值方程式
scfun<-function(x) { y=1/(abs(x)-log(2))-log10(0.05)}
四、绘制双曲线火山图
p <- ggplot(data,aes(x=FC1,y=P1,color=sort))+ geom_point(size=4,stroke = 0.5,alpha=0.9)+ stat_function(fun = scfun, colour="#dd7694",size=1,lty=4)+#重点在这里 scale_color_manual(values = c("#6c5ccc","gray50","#fc8474"))+ theme_linedraw()+ theme(panel.border = element_rect(fill=NA,color="black", size=1.5, linetype="solid"))+ theme(legend.text = element_text(size = 15))+ theme(legend.position = "right",legend.title = element_blank())+ theme(legend.background = element_rect(color="gray"))+ theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())+ theme(axis.text = element_text(size = 18,family="Arial",colour = "black"), axis.title = element_text(size = 18,family="Arial",colour = "black"))+ labs(x="log2(FC)",y="-log10(P-value)",title = "Volcano Plot")+ theme(plot.margin=unit(rep(5,11),''lines''))+ theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 20))
经过以上几步就可以得到这张双曲线火山图了,是不是非常简单,重点就在于双曲线的方程式:y=1/(|x|-log(2))-log10(0.05),单看这个方程式是不是感觉很麻烦,但其实它就是我们初中学习的反比例函数y=1/x演变而来的,这样想想是不是就变得简单了。今天的双曲线火山图学习就到这里了,快用自己的数据试试吧!
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