如何繪製集合交集的 UpSet Plot（元素交集圖）

每個集合各佔一欄；基礎範例共有 5 個集合。

您可以下載 基本 UpSet CSV 範例 或 基因集範例。表格中的每一行應代表一個唯一的項目，且每個集合欄位皆須使用一致的真／偽值（true/false）來表示。

步驟 1：在繪圖前明確定義集合

請先寫下判定項目屬於各集合的具體標準。以差異表達基因列表為例，這可能需要對所有實驗條件套用一致的校正後 p 值（adjusted p-value）與折數變化（fold-change）閾值；對於臨床世代，則需有明確記錄的納入標準。圖表本身無法修正定義不一致的原始資料。

步驟 2：上傳隸屬關係表

開啟 UpSet Plot Generator，選擇內建的六個範例之一，或直接上傳您的 CSV、TSV、TXT、XLSX 或 XLS 檔案。請仔細檢查預覽畫面，確認是否有重複的項目識別碼、遺漏的隸屬關係儲存格，或被意外解析為文字格式的數值欄位。

步驟 3：驗證矩陣與長條圖

矩陣中的每一列代表一個集合，而每一行（直欄）代表一種交集組合。實心圓點表示該集合包含於該交集中；當交集涉及兩個以上的集合時，會有一條垂直線將這些圓點連接起來。該直欄上方的長條圖則顯示了該交集的大小。左側的水平長條圖則呈現了各個集合的總大小。

建議從原始表格中手動計算幾個關鍵的交集數值，並與圖表中的長條高度進行比對驗證。在進行過資料篩選，或單一項目可能同時出現在多個來源檔案時，此驗證步驟尤為重要。

步驟 4：選擇具說服力的排序方式

依「交集大小（intersection size）」排序有助於讀者快速找出主要的重疊組合；依「階數（degree）」排序則能將單一集合、兩兩交集及更高階的交集分組呈現。若某個預設的對比組合是研究的核心，採用自訂排序是合理的，但不應僅為使特定結果看起來更顯眼而刻意調整。

您可以使用 SciVis 來調整標籤、間距與色彩。將某個具生物學意義的關鍵交集高亮標示，並讓其餘的矩陣部分保持中性色調。

如何解讀 UpSet plot

解讀時，請先看上方的交集大小長條圖，沿著該直欄向下對齊到點矩陣，即可看出該交集是由哪些集合（即實心圓點所在的橫列）所組成。在採用排他性交集（exclusive intersections）的圖表中，若某一欄僅在 Treatment A 與 Treatment B 有實心圓點，而 Control 為空心，則代表該長條僅包含同時存在於這兩個處理組、但不存在於對照組的項目。

請注意，左側的「集合大小長條圖」與上方的「交集大小長條圖」回答的是不同的問題。一個規模很大的集合，如果其大多數成員都與其他集合共享，則其特有的獨特項目（unique items）數量仍可能非常少。

該選擇 UpSet plot 還是文氏圖？

• 當集合數量為兩個或三個，且直觀的空間重疊視覺隱喻有助於理解時，請使用 Venn Diagram Maker。
• 當集合數量達到四個或更多，或者需要精確比較各個交集的大小時，請使用 UpSet plot。
• 當研究問題關注的是動態的流動或轉移，而非靜態的集合隸屬關係時，請使用 Sankey Diagram Generator。

常見問題

我可以在不使用 R 語言的情況下繪製 UpSet plot 嗎？

可以。您只需將二元隸屬關係表上傳至 UpSet Plot Generator 生成圖表，即可直接匯入 SciVis 進行後續的視覺編輯。

隸屬關係欄位可以使用 TRUE 和 FALSE 嗎？

使用一致的布林值（Boolean values）是可以運作的，但我們提供的範例皆使用 1 和 0，因為這在 CSV 與各類試算表軟體之間最具相容性且不易產生歧義。

什麼是交集階數（Intersection Degree）？

階數是指參與該交集的集合數量。單個實心圓點的階數為一；三個相連的實心圓點則代表階數為三。

我應該顯示所有可能的交集組合嗎？

不一定。當集合系統龐大時，可能會產生許多空集合或極微小的交集。建議設定並說明一個透明的「最小數量限制」或「僅顯示前幾大交集」的篩選規則，而非手動刪除不符合預期的結果。

開始繪製圖表

立即使用 UpSet Plot Generator 開始建立您的圖表。繪製後請務必對照隸屬關係表驗證關鍵數據，並可參考我們的 科學數據視覺化指南 以獲取更多圖表選擇建議。