R 语言绘制 10 种精美火山图：转录组差异基因可视化

在转录组 Bulk 测序数据分析中，差异基因的筛选与可视化是关键步骤，而火山图作为直观展示基因表达差异的工具，其美观度与信息传递效率直接影响分析结果的呈现质量。本文将分享 10 种基于 R 语言的火山图绘制方法，涵盖从数据准备到代码实战的完整流程，适用于不同场景下的差异基因可视化需求。

一、火山图的应用场景与价值

火山图通过横轴（log2 Fold Change）展示基因在两组样本中的表达差异倍数，纵轴（-log10 P-value）展示差异的统计学显著性，能快速区分显著上调、显著下调及无显著差异的基因。在期刊论文、项目汇报中，高质量的火山图不仅能清晰传递分析结果，更能提升内容的专业性与可读性。

二、数据准备：基因表达矩阵格式要求

绘制火山图的前提是正确的基因表达矩阵，需满足以下格式规范：

• 第一列：基因名称（如 GeneSymbol）；
• 第二列及以后：各样本的基因表达值（FPKM、TPM 或 Counts 均可）；
• 第一行：样本名称（需按分组顺序排列，如 Normal 组在前，Disease 组在后）。

示例数据格式如下（简化版）：

Gene	Normal1	Normal2	Disease1	Disease2
GeneA	12.3	11.8	25.6	24.1
GeneB	8.7	9.2	3.1	2.8

三、核心代码框架与使用说明

3.1 数据读取与预处理

首先需读取基因表达矩阵，代码