Générateur de volcano plot
Transformez vos données d'expression différentielle en figure prête à publier
Décrivez vos résultats de RNA-seq, de protéomique ou d'expression différentielle et l'IA trace un volcano plot clair — seuils de significativité, gènes sur- et sous-exprimés mis en couleur et principaux hits étiquetés — prêt pour vos manuscrits et vos exposés.
Exemples de volcano plot
Cliquez sur un exemple pour charger son prompt, ou servez-vous-en comme point de départ pour votre propre volcano plot.
Que fait ce générateur de volcano plot ?
Il transforme la description de vos résultats d'expression différentielle en un volcano plot clair et annoté — ce nuage de points qui place le log2 fold change en abscisse et la significativité statistique (−log10 de la p-value) en ordonnée. Vous décrivez votre comparaison, vos seuils et les gènes à mettre en avant, et l'IA trace les points, les lignes de seuil en pointillés et les étiquettes, de sorte que les éléments significativement sur- et sous-exprimés ressortent d'un coup d'œil, sans code de tracé ni annotation manuelle.
Pourquoi utiliser un générateur de volcano plot
- Le volcano plot est la façon standard de montrer l'expression différentielle en une seule figure.
- Coder un graphique soigné et annoté sous R ou Python demande du temps et plusieurs itérations.
- Les seuils de fold change et de significativité rendent les hits importants évidents pour tout lecteur.
- Les chercheurs ont besoin de figures propres et présentables, rapidement, pour leurs articles, posters et exposés.
- Régénérer à partir d'une description est plus rapide que de relancer un script chaque fois que les étiquettes ou les seuils changent.
Comment faire un volcano plot
Décrivez votre comparaison (par exemple traité vs contrôle), précisez les axes et unités souhaités — log2 fold change face au −log10 de la p-value ou de la p-value ajustée — et fixez vos seuils, par exemple |log2FC| > 1 et padj < 0,05. Indiquez les gènes ou protéines à étiqueter et la façon de colorer les points sur- et sous-exprimés. Générez la figure, puis vérifiez les seuils, les couleurs et les étiquettes, et affinez jusqu'à ce qu'elle corresponde à vos données.
Les éléments d'un volcano plot
- Axe des abscisses — log2 fold change (taille et sens de l'effet).
- Axe des ordonnées — −log10 de la p-value ou de la p-value ajustée (significativité).
- Lignes de seuil — limites en pointillés pour le fold change et la significativité.
- Points surexprimés — éléments significatifs avec un fold change positif.
- Points sous-exprimés — éléments significatifs avec un fold change négatif.
- Étiquettes de gènes — noms des éléments les plus marquants ou sélectionnés.
FAQ du générateur de volcano plot
Qu'est-ce qu'un volcano plot ?
Un volcano plot est un nuage de points utilisé pour montrer l'expression différentielle. Il porte le log2 fold change en abscisse et la significativité statistique (−log10 de la p-value) en ordonnée ; les éléments les plus significatifs et présentant les plus fortes variations apparaissent ainsi en haut à gauche et en haut à droite.
De quelles données ai-je besoin pour un volcano plot ?
Pour chaque élément (gène, protéine ou métabolite), il faut un fold change (généralement en log2) et une p-value ou p-value ajustée. Décrivez-les avec vos seuils, et vous pouvez nommer les éléments précis que vous souhaitez étiqueter.
Puis-je étiqueter des gènes précis ?
Oui. Nommez les gènes ou protéines à annoter dans votre description et le générateur les met en évidence et les étiquette ; vous pouvez aussi lui demander d'étiqueter les N éléments les plus significatifs.
Puis-je utiliser des p-values ajustées ?
Oui. Vous pouvez spécifier des p-values ajustées (par exemple FDR ou padj) pour l'axe des ordonnées et fixer le seuil de significativité, comme padj < 0,05, dans votre prompt.
Convient-il au RNA-seq et à la protéomique ?
Oui. Le même format de volcano plot fonctionne pour le RNA-seq, la protéomique, les comparaisons de gènes marqueurs en single-cell, la métabolomique et d'autres analyses d'abondance différentielle — il suffit de décrire les données et les seuils.
Puis-je exporter une figure modifiable ?
SciDraw AI peut exporter vers des formats vectoriels pour que vous puissiez ensuite ajuster les étiquettes, les couleurs et les seuils. Vérifiez toujours la figure par rapport à vos données sources avant soumission.
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