下面是关于如何利用Matlab绘制出好看的火山图的完整攻略。
1. 准备工作
在开始制作火山图之前,需要先准备好数据。火山图通常用来展示两组数据,通常是不同条件下的基因表达差异,也可以是某些其他类型的数据。一组数据应该是基因标识符和差异表达值的列表,可以是一个文本文件或一个数据表格,常见的格式包括CSV、Excel、TSV等。
制作火山图需要使用Matlab软件,也需要安装一些Matlab工具箱,包括统计工具箱、图形处理工具箱等。
2. 绘制火山图
步骤1:加载数据
在Matlab中,可以使用readtable函数将数据文件读入到Matlab中。例如,如果你的数据存储在一个CSV文件中,可以使用以下代码将其读入Matlab:
data = readtable('data.csv');
步骤2:数据处理
在绘制火山图之前需要进行一些数据处理,包括计算基因表达的显著性和方向。一般来说,可以计算两组数据的t-test或ANOVA,然后用p值和差异表达值确定哪些基因是显著差异表达的。
以下是一个例子,假设基因表达数据已经分好组存成了两个变量A和B:
[~, pvals] = ttest2(A, B); %计算t-test值
log_fc = log2(mean(A)-mean(B)); % 计算log2FC值
步骤3:绘制火山图
绘制 MatLab 火山图的方式有许多,以下是一种常见的方法:
scatter(log_fc, -log10(pvals), 'filled', 'k'); %绘制散点图
xlabel('log2-fold change'); %x轴标签
ylabel('-log10(p-value)'); %y轴标签
步骤4:定制图形
为使火山图更美观,可以对图形颜色、大小、标签等进行调整。
下面是一个例子,根据p值的大小、所属的方向等将散点的颜色进行分类:
p_up = pvals < 0.05 & log_fc > 1; % 差异表达方向为上调
p_down = pvals < 0.05 & log_fc < -1; % 差异表达方向为下调
p_ns = pvals >= 0.05 | abs(log_fc) < 1; % 非差异表达
colors = zeros(size(p_up, 1), 3); % 初始化颜色
colors(p_up, :) = [1 0 0]; % 上调
colors(p_down, :) = [0 0 1]; % 下调
colors(p_ns, :) = [0 0 0]; % 非差异
scatter(log_fc, -log10(pvals), 35, colors, 'filled'); %绘制散点图
xlabel('log2-fold change');
ylabel('-log10(p-value)');
legend('up', 'down', 'not significant'); %添加图例
3. 示例
以下是一个使用Matlab绘制的简单的基因表达火山图示例:
data = readtable('data.csv'); % 读取数据
[~, pvals] = ttest2(data.A, data.B); % t-test
log_fc = log2(mean(data.A)-mean(data.B)); % 对数折叠变化
% 绘制原始火山图
figure;
scatter(log_fc, -log10(pvals), 25, 'k', 'filled');
xlabel('log2-fold change');
ylabel('-log10(p-value)');
% 对火山图进行定制,设置颜色、大小、标签等属性
p_up = pvals < 0.05 & log_fc > 1; % 差异表达方向为上调
p_down = pvals < 0.05 & log_fc < -1; % 差异表达方向为下调
p_ns = pvals >= 0.05 | abs(log_fc) < 1; % 非差异表达
colors = zeros(size(p_up, 1), 3); % 初始化颜色
colors(p_up, :) = [1 0 0]; % 上调
colors(p_down, :) = [0 0 1]; % 下调
colors(p_ns, :) = [0 0 0]; % 非差异
figure;
scatter(log_fc, -log10(pvals), 35, colors, 'filled');
xlabel('log2-fold change');
ylabel('-log10(p-value)');
legend('up', 'down', 'not significant');
另外一个示例是将基因按所属的通路标记并绘制不同颜色的散点,这需要先将基因注释到通路信息上:
data = readtable('data.csv'); % 读取数据
[~, pvals] = ttest2(data.A, data.B); % t-test
log_fc = log2(mean(data.A)-mean(data.B)); % 对数折叠变化
pathways = readtable('pathways.csv'); % 读取通路信息
% 获取每个基因所在通路,并赋予不同的标识
for i = 1:size(data,1)
idx = ismember(pathways.genes, data.genes(i));
if sum(idx) > 0
data.pathways{i} = pathways.pathways{idx};
else
data.pathways{i} = '';
end
end
% 对火山图进行定制,不同通路使用不同的颜色
p_up = pvals < 0.05 & log_fc > 1; % 差异表达方向为上调
p_down = pvals < 0.05 & log_fc < -1; % 差异表达方向为下调
p_ns = pvals >= 0.05 | abs(log_fc) < 1; % 非差异表达
figure;
hold on;
scatter(log_fc(p_up), -log10(pvals(p_up)), 35, 'r', 'filled');
scatter(log_fc(p_down), -log10(pvals(p_down)), 35, 'b', 'filled');
scatter(log_fc(p_ns), -log10(pvals(p_ns)), 35, 'k', 'filled');
% 将不同通路标记不同颜色的散点
for i = 1:size(pathways,1)
idx = ismember(data.pathways, pathways{i,1});
scatter(log_fc(idx), -log10(pvals(idx)), 50, pathways.color(i,:), 'filled');
end
xlabel('log2-fold change');
ylabel('-log10(p-value)');
legend('up', 'down', 'not significant', 'pathways');
希望这些示例能够帮助你使用Matlab绘制出好看的火山图。
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