火山图r语言（graphpad prism火山图）

摘要： 本篇目录：1、R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析2、...

本篇目录：

• 1、R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析
• 2、RNA-Seq分析中——用R画带基因名标签的火山图
• 3、“对称散点图”的绘制(R语言)
• 4、R数据可视化14:生存曲线图
• 5、火山图基因差异表达怎么制作r语言
• 6、R绘图|ggplot2火山图的绘制

R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

1、GEO2R主要针对Series数据进行分析，但并不是所有的该数据均能使用GEO2R在线工具，如一些测序数据，这个时候“Analyze with GEO2R”按钮则变成灰色，不能使用。我们以肺癌为例，在GEO Datasets中搜索“lung cacer”。

2、GEO挖掘实战TNBC相关探索 - 芯片数据的差异分析一般使用limma包 之前学习RNA-seq转录组学习时，对富集分析的概念与流程有过一定的了解。主要分为ORF与GESA两类，都可用clusterProfiler包完成。

3、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

RNA-Seq分析中——用R画带基因名标签的火山图

在RNAseq测序中，使用较多的计算差异基因的软件为DESeq2和limma。

火山图（Volcano Plot）RNA-seq等分析时常用的一种图，它能够清晰地展示显著上调和下调的基因，因作出来的图形如火山喷发，故而得名。

如下图，火山图体现出一组数据（Test/Con）之间的差异幅度和统计学意义分布。X轴代表log2(FC)；Y轴代表-log10(q value)，灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。

MA图主要应用在基因组数据可视化方面，实现数据分布情况的展示。早期主要应用于DNA芯片数据，现在常用于高通量测序数据中基因差异表达分析结果的展示。M一般做Y轴，A一般做X轴。

在RNA-seq分析中，我们可以通过定位到基因组区域或基因外显子区的测序序列(reads)的计数来估计基因的表达水平。Reads计数除了与基因的真实表达水平成正比外，还与基因的长度和测序深度成正相关。

“对称散点图”的绘制(R语言)

提到散点图，常见的还有另一种展示差异表达基因的样式：横纵坐标轴可分别代表两组基因表达均值，这种风格可以更方便直观对比基因在两组中的差异状态。

r语言将散点图挨个连线操作如下。打开R语言编辑栗娃器。在编辑器上输入要画图的数据，输入plot函数。画出散点图。

作为一种语言进行统计分析，R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆。R语言可以针对不同的分布，生成该分布下的随机数。其中有许多常用的个分布可以直接调用。

打开Excel表格，选中需要制作散点图的数据单元格，点击“插入”菜单下的“推荐的图表”。点击“所有图表”，选中“XY散点图”，然后界面右侧会显示很多的散点图，选择一个自己喜欢的，点击确定。

本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。

下面通过例子来了解下其工作原理。我们以鸢尾花数据集为例，首先通过name函数对列名进行重新赋值（去掉单词间的点），然后利用rPlot函数绘制散点图(type=”point”)，并利用颜色进行分组（color=”Species”）。

R数据可视化14:生存曲线图

在DataTables的表格中将Excel的数据黏贴过来，注意实验组和对照组Y轴数值应写在不同列中。点击Graphs中的Data1即可马上查看到制作好的生存曲线。以上是R语言画生存曲线标注相对危险度法的方式。

安装和加载包 绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包：survminer和survival。library(survminer) # 加载包 library(survival) # 加载包 2 拟合曲线 R中使用survfit()函数来拟合生存曲线。

facet.by = NULL， #一个字符向量，包含将生存曲线分成多个面板的分组变量的名称。add.all = FALSE， #一个逻辑值。 如果为TRUE，则在主图中添加合并患者(null model)的生存曲线。

确定数据类型：首先需要确定要绘制的曲线图的数据类型。不同的数据类型可能需要选择不同的绘图方法。例如，时间轴上的数据需要使用折线图，而品牌销售数据需要使用条形图。

Survival curve-生存曲线 在有关差异表达基因和生物标志物模型分析中，经常会见到生存曲线分析。（1）创建 （2）写入/导入数据 （3）Graphs （4）结果，治疗组与对照组没有显著性差异。

数据整理 或者使用 survminer 包中的surv_summary()函数汇总数据生成一个数据框 获取生存曲线的信息，包括具有置信区间的生存中值，以及每个曲线中的受试者总数和事件数。

火山图基因差异表达怎么制作r语言

1、X轴代表log2(FC)；Y轴代表-log10(q value)，灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。X轴的取值可以是FC，也可以是log2处理后的值。

2、第一种类型是将基因按上调、下调或不显著类型着色，便于从图中辨认差异基因。我们使用ggplot2的方法绘制差异基因散点图。

3、火山图可反映总体基因的表达情况，横坐标代表log2（Fold Change），纵坐标表示-log10（P值），每个点代表一个基因，颜色用以区分基因是否差异表达，图中橙色的点代表差异表达基因，蓝色的点代表没有差异表达的基因。

4、经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

5、使用DAVID功能注释工具对差异表达基因（调整后的p值0.05）进行基因注释富集分析。

R绘图|ggplot2火山图的绘制

1、X轴代表log2(FC)；Y轴代表-log10(q value)，灰色代表无差异基因，红色代表上调基因，绿色代表下调基因。X轴的取值可以是FC，也可以是log2处理后的值。

2、可以看到，这个数据当中log2(fold_change)已经天然存在，Adjust P_Value也已经存在，只不过需要我们进行-log10的转换。

3、这个图的做法和之前我们写过的ggplot做火山图同根同源( ggplot做火山图---添加任意基因标签|||突出显示标记基因 )。我们的复现结果基本和这篇NC是一样的，有以下特点：上下调基因阈值使用曲线。

4、那么，可想而至，绘制火山图，需要三列数据，即logFC、adj.p.value和Symbol基因。这些数据正好是我们差异分析得到的。所以，火山图只是用来可视化那些测序数据差异分析结果而已。

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