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Generador de gráficos de volcán

Convierte tus datos de expresión diferencial en una figura lista para publicar

Describe tus resultados de RNA-seq, proteómica o expresión diferencial y la IA dibuja un gráfico de volcán limpio: umbrales de significancia, genes sobreexpresados e infraexpresados codificados por color y los principales hits anotados, listo para manuscritos y charlas.

Umbrales de significanciaColor para sobre/infraexpresiónGenes principales anotadosListo para publicar y presentar

Ejemplos de gráficos de volcán

Haz clic en cualquier ejemplo para cargar su prompt, o úsalo como punto de partida para tu propio gráfico de volcán.

¿Qué hace este generador de gráficos de volcán?

Convierte la descripción de tus resultados de expresión diferencial en un gráfico de volcán limpio y etiquetado: el diagrama de dispersión que sitúa el log2 fold change en el eje x y la significancia estadística (−log10 del valor p) en el eje y. Tú describes la comparación, los umbrales y los genes que quieres resaltar, y la IA dibuja los puntos, las líneas de corte discontinuas y las etiquetas para que las características significativamente sobreexpresadas e infraexpresadas se distingan de un vistazo, sin escribir código de graficado ni anotar a mano.

Por qué usar un generador de gráficos de volcán

  • El gráfico de volcán es la forma estándar de mostrar la expresión diferencial en una sola figura.
  • Programar un gráfico pulido y etiquetado en R o Python lleva tiempo y muchas iteraciones.
  • Los umbrales de fold change y significancia hacen evidentes los hits importantes para cualquier lector.
  • Los investigadores necesitan figuras limpias y presentables para artículos, pósteres y charlas con rapidez.
  • Regenerar a partir de una descripción es más rápido que volver a ejecutar un script cada vez que cambian las etiquetas o los cortes.

Cómo hacer un gráfico de volcán

Describe tu comparación (por ejemplo, tratamiento frente a control), indica qué ejes y unidades quieres —log2 fold change frente a −log10 del valor p o del valor p ajustado— y fija tus umbrales, como |log2FC| > 1 y padj < 0.05. Señala qué genes o proteínas etiquetar y cómo colorear los puntos sobreexpresados e infraexpresados. Genera la figura, comprueba luego los umbrales, los colores y las etiquetas, y ajusta hasta que coincida con tus datos.

Partes de un gráfico de volcán

  • Eje x: log2 fold change (tamaño y dirección del efecto).
  • Eje y: −log10 del valor p o del valor p ajustado (significancia).
  • Líneas de umbral: cortes discontinuos para el fold change y la significancia.
  • Puntos sobreexpresados: características significativas con fold change positivo.
  • Puntos infraexpresados: características significativas con fold change negativo.
  • Etiquetas de genes: nombres de las características principales o seleccionadas de interés.

Preguntas frecuentes sobre el generador de gráficos de volcán

¿Qué es un gráfico de volcán?

Un gráfico de volcán es un diagrama de dispersión que se usa para mostrar la expresión diferencial. Representa el log2 fold change en el eje x frente a la significancia estadística (−log10 del valor p) en el eje y, de modo que las características más significativas y con mayor cambio aparecen hacia las esquinas superiores izquierda y derecha.

¿Qué datos necesito para un gráfico de volcán?

Para cada característica (gen, proteína o metabolito) necesitas un fold change (normalmente en log2) y un valor p o valor p ajustado. Describe esto junto con tus umbrales y podrás nombrar características concretas que quieras etiquetar.

¿Puedo etiquetar genes concretos?

Sí. Nombra en tu descripción los genes o proteínas que quieras anotar y el generador los resalta y los etiqueta; también puedes pedir que etiquete las N características más significativas.

¿Puedo usar valores p ajustados?

Sí. Puedes especificar valores p ajustados (por ejemplo, FDR o padj) para el eje y y fijar el corte de significancia, como padj < 0.05, en tu prompt.

¿Sirve para RNA-seq y proteómica?

Sí. El mismo formato de gráfico de volcán funciona para RNA-seq, proteómica, comparaciones de marcadores de célula única, metabolómica y otros análisis de abundancia diferencial; basta con describir los datos y los umbrales.

¿Puedo exportar una figura editable?

SciDraw AI puede exportar a formatos vectoriales para que ajustes después las etiquetas, los colores y los umbrales. Comprueba siempre la figura frente a tus datos originales antes de enviarla.

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