볼케이노 플롯 생성기
차등발현 데이터를 투고 가능한 그림으로
RNA-seq, 프로테오믹스, 차등발현 결과를 설명하면 AI가 깔끔한 볼케이노 플롯을 그려 줍니다. 유의성 기준선, 상향·하향 조절 유전자 색상 구분, 주요 유전자 라벨까지 갖춰 논문과 발표에 바로 활용할 수 있습니다.
볼케이노 플롯 예시
예시를 클릭하면 해당 프롬프트가 입력됩니다. 본인의 볼케이노 플롯을 만들 출발점으로 활용해 보세요.
이 볼케이노 플롯 생성기는 무엇을 하나요?
차등발현 결과에 대한 설명을 깔끔하게 라벨이 달린 볼케이노 플롯으로 바꿔 줍니다. 볼케이노 플롯은 x축에 log2 fold change, y축에 통계적 유의성(-log10 p값)을 두는 산점도입니다. 비교 그룹, 기준선, 강조하고 싶은 유전자를 설명하면 AI가 점, 점선 컷오프, 라벨을 그려 줍니다. 그러면 유의하게 상향·하향 조절된 특징이 한눈에 들어옵니다. 별도의 플롯 코딩이나 수작업 주석은 필요 없습니다.
왜 볼케이노 플롯 생성기를 쓰나요
- 볼케이노 플롯은 차등발현을 한 장의 그림으로 보여 주는 표준 방식입니다.
- R이나 Python으로 라벨까지 깔끔하게 다듬은 플롯을 짜려면 시간과 반복 작업이 듭니다.
- fold change와 유의성 기준선이 있으면 어떤 독자라도 중요한 결과를 바로 알아봅니다.
- 연구자는 논문, 포스터, 발표용으로 보기 좋은 그림을 빠르게 만들어야 합니다.
- 라벨이나 컷오프가 바뀔 때마다 스크립트를 다시 돌리는 것보다 설명으로 재생성하는 편이 훨씬 빠릅니다.
볼케이노 플롯 만드는 법
비교 그룹(예: 처리군 vs 대조군)을 설명하고, 어떤 축과 단위를 쓸지 정합니다. 보통 log2 fold change 대 -log10 p값(또는 보정 p값)입니다. 그다음 기준선을 설정합니다. 예를 들어 |log2FC| > 1 및 padj < 0.05처럼요. 라벨을 달 유전자나 단백질, 상향·하향 조절 점의 색상도 적어 둡니다. 그림을 생성한 뒤 기준선, 색상, 라벨을 확인하고 데이터와 맞을 때까지 다듬으세요.
볼케이노 플롯의 구성 요소
- x축 — log2 fold change(효과 크기와 방향).
- y축 — -log10 p값 또는 보정 p값(유의성).
- 기준선 — fold change와 유의성에 대한 점선 컷오프.
- 상향 조절 점 — fold change가 양수인 유의한 특징.
- 하향 조절 점 — fold change가 음수인 유의한 특징.
- 유전자 라벨 — 가장 유의하거나 선택한 특징의 이름.
볼케이노 플롯 생성기 자주 묻는 질문
볼케이노 플롯이 무엇인가요?
볼케이노 플롯은 차등발현을 보여 주는 데 쓰는 산점도입니다. x축에 log2 fold change, y축에 통계적 유의성(-log10 p값)을 두기 때문에 변화가 크고 가장 유의한 특징이 좌상단과 우상단에 나타납니다.
볼케이노 플롯에는 어떤 데이터가 필요한가요?
각 특징(유전자, 단백질, 대사물질)마다 fold change(보통 log2)와 p값 또는 보정 p값이 필요합니다. 이를 기준선과 함께 설명하면 되고, 라벨을 달고 싶은 특정 특징을 지정할 수도 있습니다.
특정 유전자에 라벨을 달 수 있나요?
네. 설명에 주석을 달고 싶은 유전자나 단백질 이름을 적으면 생성기가 강조하고 라벨을 답니다. 가장 유의한 상위 N개 특징에 라벨을 달라고 요청할 수도 있습니다.
보정 p값을 쓸 수 있나요?
네. y축에 보정 p값(예: FDR 또는 padj)을 지정하고, padj < 0.05처럼 유의성 컷오프를 프롬프트에서 설정할 수 있습니다.
RNA-seq와 프로테오믹스에 적합한가요?
네. 같은 볼케이노 플롯 형식이 RNA-seq, 프로테오믹스, 단일세포 마커 비교, 대사체학을 비롯한 여러 차등 함량 분석에 두루 쓰입니다. 데이터와 기준선만 설명하면 됩니다.
편집 가능한 그림으로 내보낼 수 있나요?
SciDraw AI는 벡터 형식으로 내보낼 수 있어 나중에 라벨, 색상, 기준선을 조정할 수 있습니다. 투고 전에는 항상 원본 데이터와 그림을 대조해 확인하세요.
