Volcano-Plot-Generator
Differenzielle Expressionsdaten in eine publikationsreife Abbildung verwandeln
Beschreibe deine RNA-seq-, Proteomik- oder Differenzielle-Expressions-Ergebnisse und die KI zeichnet einen sauberen Volcano-Plot — mit Signifikanzschwellen, farblich getrennten hoch- und herunterregulierten Genen und beschrifteten Top-Treffern — fertig für Manuskripte und Vorträge.
Volcano-Plot-Beispiele
Klicke auf ein Beispiel, um den zugehörigen Prompt zu laden, oder nutze es als Ausgangspunkt für deinen eigenen Volcano-Plot.
Was leistet dieser Volcano-Plot-Generator?
Er verwandelt die Beschreibung deiner Differenziellen-Expressions-Ergebnisse in einen sauberen, beschrifteten Volcano-Plot — das Streudiagramm, das log2 fold change auf der x-Achse und die statistische Signifikanz (−log10 p-Wert) auf der y-Achse aufträgt. Du beschreibst deinen Vergleich, deine Schwellenwerte und die Gene, die du hervorheben möchtest, und die KI zeichnet die Punkte, gestrichelten Cutoff-Linien und Beschriftungen, sodass signifikant hoch- und herunterregulierte Merkmale auf einen Blick hervorstechen — ganz ohne Plotting-Code oder manuelle Annotation.
Warum einen Volcano-Plot-Generator nutzen
- Volcano-Plots sind die übliche Art, differenzielle Expression in einer einzigen Abbildung darzustellen.
- Eine ausgefeilte, beschriftete Abbildung in R oder Python zu programmieren kostet Zeit und mehrere Durchläufe.
- Fold-change- und Signifikanzschwellen machen die wichtigen Treffer für jede Leserin sofort erkennbar.
- Forschende brauchen schnell saubere, präsentationsreife Abbildungen für Paper, Poster und Vorträge.
- Aus einer Beschreibung neu zu generieren ist schneller, als bei jeder geänderten Beschriftung oder jedem geänderten Cutoff das Skript erneut laufen zu lassen.
So erstellst du einen Volcano-Plot
Beschreibe deinen Vergleich (zum Beispiel behandelt vs. Kontrolle), gib an, welche Achsen und Einheiten du möchtest — log2 fold change gegen −log10 p-Wert oder adjustierten p-Wert — und lege deine Schwellen fest, etwa |log2FC| > 1 und padj < 0,05. Notiere, welche Gene oder Proteine beschriftet werden sollen und wie hoch- und herunterregulierte Punkte einzufärben sind. Generiere die Abbildung, prüfe dann Schwellen, Farben und Beschriftungen und verfeinere sie, bis sie zu deinen Daten passt.
Bestandteile eines Volcano-Plots
- x-Achse — log2 fold change (Effektstärke und Richtung).
- y-Achse — −log10 p-Wert oder adjustierter p-Wert (Signifikanz).
- Schwellenlinien — gestrichelte Cutoffs für fold change und Signifikanz.
- Hochregulierte Punkte — signifikante Merkmale mit positivem fold change.
- Herunterregulierte Punkte — signifikante Merkmale mit negativem fold change.
- Gen-Beschriftungen — Namen der wichtigsten oder ausgewählten interessierenden Merkmale.
Häufige Fragen zum Volcano-Plot-Generator
Was ist ein Volcano-Plot?
Ein Volcano-Plot ist ein Streudiagramm zur Darstellung differenzieller Expression. Es trägt den log2 fold change auf der x-Achse gegen die statistische Signifikanz (−log10 p-Wert) auf der y-Achse auf, sodass die signifikantesten Merkmale mit den größten Änderungen oben links und oben rechts erscheinen.
Welche Daten brauche ich für einen Volcano-Plot?
Für jedes Merkmal (Gen, Protein oder Metabolit) brauchst du einen fold change (meist log2) und einen p-Wert oder adjustierten p-Wert. Beschreibe diese zusammen mit deinen Schwellen, und du kannst konkrete Merkmale benennen, die du beschriften möchtest.
Kann ich bestimmte Gene beschriften?
Ja. Nenne in deiner Beschreibung die Gene oder Proteine, die annotiert werden sollen, und der Generator hebt sie hervor und beschriftet sie; du kannst auch die Top-N der signifikantesten Merkmale beschriften lassen.
Kann ich adjustierte p-Werte verwenden?
Ja. Du kannst für die y-Achse adjustierte p-Werte angeben (zum Beispiel FDR oder padj) und im Prompt die Signifikanzschwelle festlegen, etwa padj < 0,05.
Ist er für RNA-seq und Proteomik geeignet?
Ja. Dasselbe Volcano-Plot-Format eignet sich für RNA-seq, Proteomik, Einzelzell-Markervergleiche, Metabolomik und andere Differenzielle-Abundanz-Analysen — beschreibe einfach die Daten und Schwellen.
Kann ich eine bearbeitbare Abbildung exportieren?
SciDraw AI kann in Vektorformate exportieren, sodass du Beschriftungen, Farben und Schwellen nachträglich anpassen kannst. Prüfe die Abbildung vor dem Einreichen stets gegen deine zugrunde liegenden Daten.
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