ggplot火山图的绘制（volcano plot）

最新推荐文章于 2025-06-12 10:30:03 发布
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分类专栏： 生物信息学基础分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40640700/article/details/94615196
本文详细介绍如何使用R语言的ggplot2包绘制火山图，展示基因表达数据中的显著变化。通过设置阈值筛选出差异表达基因，并用不同颜色标记，便于视觉区分。同时，文章提供了完整的代码示例和数据矩阵样本。 
library(ggplot2)
volcano<-subset(data,select = c(Pvalue,Foldchange))
threshold<-as.factor((log2(volcano$Foldchange)>1.5|log2(volcano$Foldchange)<(-1.5))&volcano$Pvalue<0.05)
r03=ggplot(volcano,aes(log2(Foldchange),-log2(Pvalue),colour=threshold))+geom_point()
r04=r03+labs(title="Volcanoplot")+theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+xlim(-10,10)
r05=r04+geom_vline(xintercept=c(-1.5,1.5),linetype="dotted",size=1)+geom_hline(yintercept=-log2(0.05),col="blue")

 

 

 

火山图
火山图
用于绘制火山图的数据矩阵（节选）
基因名PvalueFoldchange
ENSG000000000030.8681341219876621.2
ENSG000000004570.2560068727215371.47826086956522
ENSG000000009710.9327363068729950.961486486486487
ENSG000000010840.5121345164993270.555555555555556
ENSG000000011670.1752134315162650.291666666666667
ENSG000000016170.3315308229744471.58441558441558
ENSG000000016300.4075638176737910.588235294117647

 

 

 

 

 

【科研绘图系列】R语言绘制多种火山图（volcano plot）
专注生信领域
03-31 198
【科研绘图系列】R语言绘制多种火山图（volcano plot）
【科研绘图系列】R语言绘制火山图（volcano plot）
专注生信领域
03-13 262
【科研绘图系列】R语言绘制火山图（volcano plot）
在线作图|2分钟绘制一张精美的火山图（Volcano Plot）
weifanbio的博客
07-27 5664
火山图（volcano Plot） 火山图（Volcano Plot）形似火山喷发，是一种表示特征差异表达的散点图，它将统计测试中的统计显著性量度（如p value）和变化幅度相结合，从而能够帮助快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点（基因等）。标准的火山图常用于展示显著差异表达的基因，差异越大的基因分布在两端。在生物信息分析中，火山图常用于转录组、基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。 如何在线绘制火山图？ 小编和他的小伙伴们开发了一个在线的作图小网站——云图图（www.cloudtutu
使用ggplot2包绘制个性化火山图
a852232394的博客
06-06 1887
大家好本期介绍R语言ggplot2包绘制差异火山图的方法
【文献读图】火山图终极指南：从入门到精通，轻松解锁差异表达分析神器！​一图看透基因变化！
最新发布
2501_90295161的博客
06-12 437
在生物信息学分析中，火山图（Volcano Plot）是展示两组样本间基因或蛋白质表达差异的经典工具。它不仅能直观呈现差异表达的显著性和程度，还能快速筛选潜在的生物标志物或药物靶点。今天，我们就来拆解火山图的奥秘，用案例带你轻松读懂它！火山图将两组样本（如疾病 vs. 对照）的基因表达数据压缩到一张图中，同时展示两个关键指标：Fold Change（FC，差异倍数）：衡量基因表达量的变化幅度。P值（或校正后的FDR）：衡量变化的统计学显著性。
如何用ggVolcano包画出简单火山图
WLDLSW的博客
07-26 3090
如果不一样，比如有些"log2FoldChange"，在原数据里写的是”log2FC“，那么这里的代码就是log2FC_name = “log2FC”，或者更推荐的办法是直接进入原数据，把对应列名改成"log2FoldChange"。我这个是csv格式的文件，其实不论有几列，用这个R包画火山图的核心在于有ID列（即基因名），log2FoldChange列和padj列，其他的有没有都不重要。label_number = 0，我设成了0，因为我不需要在火山图里展示基因名，这里的数字个数就是展示的基因名个数。
volcano_plot-详细注释
buchongmingle的博客
07-06 373
【代码】volcano_plot-详细注释。
ggplot2绘制火山图(volcano plot)时出现的问题
qq_40625733的博客
08-03 6160
使用ggplot2包绘制火山图时，在数据标签显示上出现问题。 代码如下： // 火山图 remove(list = ls()) library(ggplot2) library(ggrepel) ##导入文件 data <- read.csv(file = "C:/Users/luokai/Desktop/Deseq2.csv") data <- na.omit(date) ##筛选出上调与下调 data$change <- factor(ifelse(data$padj < 0.0
科研绘图系列：R语言火山图（volcano plot）
专注生信领域
09-07 399
科研绘图系列：R语言火山图（volcano plot）
R语言用ggplot2制作火山图笔记
Flower_yjs的博客
09-24 2964
```{r} ##加载R包 library(ggplot2) library(ggrepel) ###加载数据 data <- allDiff ###加一列gene data$gene <- rownames(data) ###确定X轴、Y轴 ggplot(data=data, aes(x=logFC, y =-log10(P.Value))) + ## 画点，x轴小于等于1的点为黑色 geom_point(data=subset(data,abs(data$logFC) <= .
在线直接绘制倾斜45度的“火山图”
悟道西方
04-19 766
缘起头条，在线操作下，也很方便暂无Marginal plot，后续增加此功能。访问链接：http://www.ehbio.com/Cloud_Platform/front/#/（点击阅读...
ggplot2绘制差异表达基因火山图
qq_42680661的博客
02-25 1123
ggplot2绘制DE基因火山图
在线绘制Nature Communication同款双色、四色火山图，突出感兴趣的基因
微生信
11-26 1524
火山图通常使用三种颜色分别表示显著上调，显著下调和不显著。通过为特定的数据点添加另一种颜色，可以创建双色或四色火山图，从而更直观地突出感兴趣的数据点。
R实用绘图--火山图
Xingchen0101的博客
12-21 2586
R实用绘图系列主要是带领大家绘制一些实用、好看而又不太复杂的科研常用图形，主打一个实用，该系列会持续更新，有需要的小伙伴赶紧关注起来吧。
在线绘制双火山图，一张图展示三个实验条件、或者两种组学联合分析结果
微生信
07-23 1068
火山图可以展示cancer vs normal的差异结果。如果还有一组model组，那么该如何展示呢？使用双火山图，实现了将cancer、normal、model三个实验条件绘制在一张图上，同时展示cancer vs normal, model vs cancer共有且具有相同差异表达趋势（上调、上调），或者相反差异表达趋势（上调、下调）的感兴趣基因。
R语言火山图绘制
2301_77388123的博客
08-02 467
用R处理GSE数据库数据得到转换id后的矩阵文件（数据处理文件夹中的R文件），删除symbol缺失行，添加#CLASS、#NAME导入network网页进行差异分析，有富集分析 构图好看感觉可以采用，后续继续学习。box.padding = 0.5, point.padding = 0.5, # 调整标签的位置。（存疑地方，筛选条件是否正确，网站是否可靠，差异基因数据过于庞大对于标签的展示，结果图中的标签展示也是随机的显著标签。# 绘制火山图，只显示显著基因的标签。# 添加显著基因的标签。
R语言绘制精美图形 | 火山图 | 学习笔记
BioinfoDu
11-17 4383
此图也是实用性很强，80%的同学应该可以用得到，今天分享的只是学习笔记的一部分，后面会逐渐完善。既然是学习笔记，那么我们也有参考的教程，我们也会再文末附上参考的教程，大家也可以直接到对应教程中学习。，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；有时候，我们在绘制火山图时，会出现X或Y轴坐标较大的现象，对火山图整体美观性较差，那么适当限制基因调整图形美观.在这里，我们不在演示，若你需要，可以根据原文的方法进行绘制图形。在上面的图形中，火山图中所有的使用。
生信常用分析图形绘制02 -- 解锁火山图真谛！
weixin_45709930的博客
07-24 1991
有了R语言的基础，以及ggplot2绘图基础，我们的的绘制就可以提上日程了！本系列，师兄就开始带着大家一起学习如何用R语言绘制我们自己的各种分析图吧！由于本系列的所有分析代码均为师兄细心整理和详细注释而成的！您的支持是我持续更新的最大动力！...
ggplot：火山图基因标注的包ggVolcano
weixin_47634487的博客
11-21 2247
【代码】ggplot：火山图基因标注的包ggVolcano。
ggPlot火山图
04-03
### 使用ggplot2绘制火山图的方法 火山图是一种常用于展示基因表达差异分析结果的图表，它通过散点图的形式展示了每个基因的统计显著性和生物学意义。以下是基于 `ggplot2` 的火山图绘制方法。 #### 准备工作 在开始绘图之前，需要加载必要的库并读取数据文件。假设已有一个名为 `"V_GV_GV.anno.xls_ggplot2"` 的表格文件作为输入数据源[^1]： ```r library(ggplot2) # 读取数据 data <- read.table("V_GV_GV.anno.xls_ggplot2", header = TRUE) ``` #### 基本结构 火山图的核心是一个二维坐标系，其中 x 轴表示 log2 折叠变化 (log2FoldChange)，y 轴表示负对数转换后的 P 值 (-log10(P-value))。可以使用 `geom_point()` 来创建基本的散点图[^2]: ```r ggplot(data, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue))) + geom_point() ``` #### 添加参考线 为了更直观地区分显著性水平和折叠变化阈值，在图中添加参考线是非常重要的。可以通过 `geom_hline()` 和 `geom_vline()` 函数来分别设置横轴和纵轴上的参考线: ```r ggplot(data, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue))) + geom_point() + geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = "dashed", color = "red") + # 显著性阈值 geom_vline(xintercept = c(-1, 1), linetype = "dashed", color = "blue") # 折叠变化阈值 ``` #### 高亮特定数据点 如果希望突出显示某些满足条件的数据点（例如既具有较高的折叠变化又达到显著性的基因），可以在原图基础上叠加一层新的几何对象，并调整其样式[^3]。下面的例子演示了如何围绕这些特殊点绘制更大的空心圆圈: ```r highlighted_data <- data[data$log2FoldChange > 1 & data$pvalue < 0.05, ] ggplot(data, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue))) + geom_point(alpha = 0.6) + geom_point( data = highlighted_data, aes(color = factor(sign(log2FoldChange))), shape = 21, size = 4, fill = NA, stroke = 2 ) + scale_color_manual(values = c("red", "green")) + theme_minimal() ``` #### 自定义配色方案 对于更加美观的效果，还可以引入渐变色彩映射技术，使得不同区域的颜色能够平滑过渡[^4]。这里推荐利用 `RColorBrewer` 提供的一系列预设调色板来进行配置: ```r library(RColorBrewer) ggplot(data, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(pvalue), color = pvalue)) + geom_point(size = 1.5, alpha = 0.8) + scale_color_gradientn(colors = brewer.pal(9, "Spectral"), limits = c(min(data$pvalue), max(data$pvalue))) + labs(title = "Volcano Plot with Gradient Colors", subtitle = "-log10(P-value) vs Log2 Fold Change", caption = "Source: Your Data File") + theme_classic(base_size = 14) ``` --- ### 总结 上述内容涵盖了从基础到高级的不同层次上构建火山图的技术要点。无论是简单标注还是复杂视觉效果都可以借助于灵活多样的 ggplot 层次化设计思路得以实现。
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