❝「因业务拓展，想组建一个数据分析团队（目前已有RNA-Seq、Chip-Seq、重测序与群体遗传、基因家族、比较基因组、宏基因组、微生物多样性16s/18s/ITS方向专业人员），欢迎有各种数据分析基础的朋友加入我们！——Bioinfor 生信云」
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读取deseq2差异分析结果
DE <- read_delim("DE_results", delim = "\t", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
数据清洗
library(tidyverse)
de <- mutate(DE,FC = 2 **log2FoldChange) %>%
mutate(direction = if_else(
padj > 0.05, 'ns', if_else(
abs(log2FoldChange) < 1, 'ns', if_else(
log2FoldChange >= 1, 'up', 'down')
)))
绘制火山图
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。
例如图中，X轴一般表示log2的倍数变化，Y轴一般表示-log10(p-value)，不同颜色的点表示满足不同条件的基因，红色表示上调基因（P<0.05, Fold change >=2），蓝色表示下调基因，灰色表示不显著的基因（即要么Fold change不满足阈值，要么Pvalue不满足阈值，要么Fold change和Pvalue都不满足阈值），两条垂直虚线表示Fold change（这里默认2倍，即log2(2)=1），一条水平线表示Pvalue阈值（默认0.05）。
library(ggrepel)
my_palette <- c('#4DBBD5FF', '#999999','#E64B35FF' )
library(ggplot2)
ggplot(data = DE, aes(x = log2FoldChange, y = -log10(padj))) +
geom_point(aes(color = direction, size = abs(log2FoldChange))) +
geom_hline(yintercept = -log10(0.05), linetype = 'dashed', color = 'red') +
geom_vline(xintercept = c(-1,1), linetype = 'dashed') +
#geom_label_repel(data = top_de, aes(label = GID)) + #展示gene id
scale_color_manual(values = my_palette) +
scale_size(range = c(0.1,1.5)) +
guides(size = FALSE) +
labs(x = 'log2 fold change',
y = '-log10(pvalue)' ,
title = 'Vocano plot',
size = 'log2 fold change') +
theme_bw()
legend.background = element_blank())
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作者 | 温柔的α
编辑 | 温柔的α
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