如何利用Matlab绘制出好看的火山图

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。