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CSV データからボルケーノプロットを作る方法(2026)
2026/06/18

CSV データからボルケーノプロットを作る方法(2026)

CSV または Excel の発現変動データから論文向けボルケーノプロットをコードなしで作成。fold change と調整 p 値の閾値を設定すると発現上昇・低下の遺伝子が自動配色され、重要遺伝子のラベル表示も可能。SciVis で編集を続けられ、トランスクリプトーム解析に最適です。

ボルケーノプロットは効果量を横軸、統計的有意性を縦軸に置き、差次的発現結果を要約します。SciDraw は結果表から初稿を作成し、細かな編集は SciVis で行います。

ボルケーノプロット作成ツール

必要なデータ

CSV、TSV、TXT、XLSX、XLS のいずれか1ファイルをアップロードできます。Excel は先頭シートを使用します。整ったロング形式の表1つで多くの用途に対応できます。まず6種類の例で列構造を確認してください。

1行を1遺伝子・タンパク質・代謝物とし、識別名、log2 fold change、調整 p 値を用意します。有意性の分類列は任意です。欠損値を 0 として扱わないでください。

主な列: feature, log2_fold_change, adjusted_p_value

ステップ1:例を選ぶかファイルをアップロード

ボルケーノプロット作成ツール を開き、研究目的に近い例を選ぶか自分のファイルをアップロードします。例はそのまま生成でき、列構造のひな型としてもダウンロードできます。

ステップ2:最初の図を生成

検出された列を確認して図を生成します。図の種類はツールページで指定済みです。生成後は元の解析結果と照合し、数値や統計注記が正しいか確認してください。

ボルケーノプロット作成ツール

ステップ3:SciVis で編集を続ける

「SciVis で編集を続ける」を選ぶと、結果が SciVis ワークスペースに移ります。ラベル、色、注釈、目盛、凡例、レイアウトをそこで調整します。

生成前後の確認項目

  • 多重検定で調整した p 値を優先する。
  • 横軸を 0 中心にし、fold change の閾値を明示する。
  • 結論に必要な少数の特徴だけをラベル付けする。
  • 点数と有意特徴数を解析結果と照合する。

よくある質問

  • R や Python は必要ですか?不要です。ただし統計解析そのものは適切な方法で行ってください。
  • ファイルは1つで足りますか?通常は十分です。群、系列、サブグループを同じロング形式の表に入れます。
  • Excel は使えますか?XLSX と XLS に対応しますが、読み込むのは先頭シートです。

作成を始める

6種類の例または自分のデータから始め、初稿を生成したら SciVis で仕上げます。書き出す前にすべての値を確認してください。

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著者

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Davie Chen / SciDraw AI

Researcher

Davie Chen is a researcher at the Faculty of Animation and Intermedia, University of Arts in Poznan, studying generative AI for scientific figure creation, patent illustration, and manuscript drafting. SciDraw AI is one of the research-to-product tools built from this work.

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必要なデータステップ1:例を選ぶかファイルをアップロードステップ2:最初の図を生成ステップ3:SciVis で編集を続ける生成前後の確認項目よくある質問作成を始める

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