火山图把效应量放在横轴、统计显著性放在纵轴，适合汇总差异表达结果。SciDraw 直接读取结果表生成初稿，后续修改统一在 SciVis 中完成。
需要准备哪些数据？
每次上传一个 CSV、TSV、TXT、XLSX 或 XLS 文件；Excel 仅读取第一个工作表。一个整洁的长表通常已经足够。建议先查看页面内 6 组示例数据，再按相同结构整理自己的文件。
每行代表一个基因、蛋白或代谢物。至少准备特征名称、log2 倍数变化和校正 p 值；显著性分类列可选。不要把缺失值当作 0。
主要字段: feature, log2_fold_change, adjusted_p_value
步骤 1：选择示例或上传文件
打开 火山图生成器。选择最接近研究问题的示例，或上传自己的数据文件。示例既可以直接生成，也可以下载后作为列结构模板。
步骤 2：生成第一版图表
检查系统识别的列，再生成图表。图表类型由当前工具页预先限定，因此数据会按该科研图形的语义处理。生成后仍要用原始分析结果核对数值与统计标注。
步骤 3：转到 SciVis 继续编辑
点击“在 SciVis 中继续编辑”。结果会进入 SciVis 工作区，可调整标签、配色、标注、刻度、图例和整体版式，而不是留在工具页内编辑。
生成前后的核对清单
- 优先使用多重检验校正后的 p 值。
- 横轴以 0 为中心，并明确倍数变化阈值。
- 只标注与结论有关的少量特征。
- 核对点数和显著基因数量是否与分析结果一致。
常见问题
- 是否需要会 R 或 Python？不需要，上传结构化数据即可生成；统计分析本身仍应使用合适的方法完成。
- 一个文件够吗？多数场景够用，把分组、序列或亚组放在同一张长表的不同列中。
- 可以上传 Excel 吗？可以，支持 XLSX 和 XLS，但只读取第一个工作表。
开始制作
从页面内的 6 组示例开始，或上传自己的数据。生成第一版后进入 SciVis 完成修改，并在导出前核对全部数值。
