上一期 R绘图|ggplot2散点图的绘制 简单介绍了散点图在高通量数据展示上的作用，以及如何绘制？散点图在数据展示上存在局限，只能体现基因的差异幅度，并不能体现统计学意义。因此，在高通量文章中，还有一种较为全面的展示数据特点的工具——火山图，可同时直观体现数据差异幅度和统计学意义。
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。X轴的取值可以是FC，也可以是log2处理后的值。X轴的取值可以是q value，也可以是p value（这两个值都属于统计值，只是使用不同方法得出）。在可视化上，形似火山，火山喷发得越高代表统计值越有意义；火山喷发得越外扩代表差异幅度越大。
今天呢，来简单演示下火山图的绘制方法，有数据的小伙伴可以试试！数据可以是高通量检测下所有基因、蛋白、代谢物、甲基化位点信息及其差异倍数和统计学数值。
扩展： 火山图其实是种可视化形式，它的数据来源不一定非得就是FC和P值，只要数据存在两个特征值（连续性数值），其中一个值有正负属性即可。比如：代谢组学数据的FC和VIP值亦可以用火山图展示；GSEA分析结果中通路的P值和NES值也可以用火山图展示。
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往期回顾
R绘图|ggplot2散点图的绘制
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