使用ggplot2包绘制精美的火山图

大家好，今天我们来介绍一种常用于生物信息学和基因表达分析的可视化工具——火山图。火山图通过展示基因的差异倍数和统计显著性的关系，帮助我们快速了解基因表达中的重要变化。下面让我们一起学习如何使用R语言绘制火山图吧！

示例数据（data1.csv）

数据中包含了基因名称（gene）、差异倍数（logFC）以及统计显著性（P.Value）。

火山图绘制示例

#读取本地数据并查看

dat <- read.csv("data1.csv", header = TRUE)

head(dat)

#加载R包

library(ggplot2) # 绘图

library(ggrepel) # 添加基因标签

#设置绘图所需的阈值（统计显著性的阈值和差异倍数的阈值），用来标记上调、下调和稳定的基因。然后，根据这些阈值设置基因的标记，并用不同的颜色表示不同类型的基因。

cut_off_pvalue <- 0.01 #统计显著性阈值

cut_off_logFC <- 2 #差异倍数阈值

#根据阈值分别为上调基因设置‘up’，下调基因设置‘Down’，无差异设置‘Stable’，保存到change列

dat$change <- ifelse(dat$P.Value < cut_off_pvalue & abs(dat$logFC) >= cut_off_logFC,

ifelse(dat$logFC > cut_off_logFC, 'Up', 'Down'), 'Stable')

head(dat)

#使用ggplot2包绘制火山图

#将差异倍数（logFC）作为横轴，统计显著性的负对数（-log10(P.Value)）作为纵轴

p <- ggplot(

#设置数据和映射

dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Value), colour=change)) +

#添加数据点

geom_point(alpha=0.4, size=3.5) +

#自定义配色

scale_color_manual(values=c("#546de5", "#d2dae2","#ff4757"))+

#添加差异倍数线

geom_vline(xintercept=c(-cut_off_logFC,cut_off_logFC),

lty=4, col="black", lwd=0.8) +

#添加显著水平线

geom_hline(yintercept = -log10(cut_off_pvalue),

lty=4, col="black", lwd=0.8) +

#设置轴坐标轴

labs(x="log2(fold change)", y="-log10 (p-value)")+

#修改主题

theme_bw()+

#设置图例位置

theme(legend.position="right",

legend.title = element_blank() #不显示图例标签

)

p

#根据设定的统计显著性阈值 cut_off_pvalue和差异倍数阈值（ >= 5），对数据中的基因进行筛选，将满足条件的基因名称存储在一个新的列 label中，未满足条件的基因则为空字符串

dat$label <- ifelse(dat$P.Value < cut_off_pvalue & abs(dat$logFC) >= 5, as.character(dat$gene), "")

#添加基因标记

p1 <- p + geom_text_repel(data = dat,

aes(x = logFC, y = -log10(P.Value), label = label),

size = 4, show.legend = F)

p1

#保存火山图

ggsave("火山图.png", p1, height = 7, width = 7, dpi = 300)

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