趋势图教程（做了分析拿到数据）

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做了生信分析，拿到一堆数据，看不懂图怎么办？

火山图、PCA图、热图、箱式图、瀑布图···这么多类型的图都咋看？

风险模型预后评估图、GO-KEGG富集分析图、GSEA富集分析图···这些图又代表了什么结果？

别急，别急！【小云解读生信图】上线，专门解决这些问题

咱们一个一个来，由易入难，今天就先讲讲火山图怎么看，代表的是什么结果

给自己立个flag：豁出去小云的这头秀发，也要给同为生信小白的朋友讲清楚

话不多说，先看图

1. 火山图的用途是什么？

主要是展示差异表达的基因，通常应用于转录组研究，也能应用于基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。

2. 火山图怎么看？

1）坐标轴：横轴是log2(Fold change)，显示差异倍数（FC），点越偏离中心，表示差异倍数越大；纵轴是-log 10 (adj. p-value)，显示显著性，点越靠图的顶部，表示差异越显著；

2）点：图中每个点代表一个检测到的基因（或蛋白、代谢物等），图中这些点分别具有不同颜色，颜色的意义可以参考图片右侧的图例：

UP：差异显著且上调的基因

DOWN：差异显著且下调的基因

NOT：差异不显著的基因

3）差异基因筛选阈值设置：根据差异倍数（fold change）和显著性（P-value）设定差异基因的筛选阈值

p-value：表示某个基因在分组之间的表达是否差异显著，一般认为p-value<0.05为显著。adjusted p-value：即经过统计学方法校正后的p-value，由于统计学上常用的校正方法包括“BH”、“FDR”等，所以在一些文章中，我们也会看到筛选差异基因的阈值是FDR<0.05。p值越小差异越显著，但直接用adjusted p-value画图的话点会集中在底部不美观，而-log 10 (adjusted p-value)转换后正好是反了过来，数值越大越显著，而且以10为底很容易换算回去，做出的图比较美观。

Fold Change：表示两个分组之间的差异倍数，其绝对值越大说明某基因在两组之间的表达差异也越大。该值为正时，表示差异上调；该值为负时，表示差异下调。画图时，一般转换为log2FoldChange，使展示更直观。

示例：我们按示例图中将“adjusted p-value<0.05”且“log2FoldChange的绝对值大于1”设置为差异基因筛选阈值，那么：

-log 10 (adj. p-value) > 1.30且log2FoldChange > 1的基因为红色点，即UP；

-log10 (adj. p-value) >1.30且log2FoldChange < -1的基因为蓝色点，即DOWN；

-log 10 (adj. p-value) <1.30的基因为黑色点，即NOT。

再来几张不一样的

（ps：不一样的只是形式，代表的结果还是不变滴，万变不离其宗）

火山图的解读有没有让生信小白们豁然开朗呀？还有问题的话欢迎私信哦！