什么是火山图？
火山图（Volcano plot）——顾名思义，因其绘制后图形的效果酷似火山而命名。用于显著差异基因表达的展示，包含显著和差异两个重要信息。显著性一般用T-Test的P值衡量，差异性常用Fold Change值作为筛选标准。
如何看懂火山图？
每个人在使用火山图时的需要可能不一样，绘制出来的效果就不一样。小编汇总了部分火山图的展示效果，给大家一些参考~
看到这些火山图，我们的疑问是：如何看懂这张火山图所包含的信息呢？
简单来说火山图的本质就是一张散点图，被用来展示显著差异表达的基因，故而我们需要两个数据：一个是 p 值，即显著性；另一个是 FC 值（Fold Change），即差异表达倍数。
同时，我们在解读一张火山图时应该如何看懂？我们可以通过观察他的横纵坐标log2（Fold
Change）和-log10（p-value）；火山图选用的作图数据是经过log2处理的Fold
Change（FC）和经过-log10处理的p-value（T检验显著性P指的负对数）。标准的火山图将所有的数据点分为了 6 个区域，其中A
区代表着显著性差异且下调的数据；C
区为显著差异且上调的数据；其他区为不显著差异的数据。不显著差异的数据具体又分为显著无差异（B）、差异不显著（D、F）、不显著且不差异（E）等不同区域。
所以简而言之一句话，火山图最左上角（A）和右上角（C）的物质是在FC检验和T检验中，显著差异性最大的物质。所以我们火山图最重要的就是左上角和右上角的物质了。
如何绘制火山图？
我们在知道了什么是火山图？如何理解看懂火山图之后？我们进入的第三个问题就是，如何绘制火山图呢？
说起绘图，有些同学脑中可能会浮现出Photoshop、Adobe image
、AutoCAD等，但是生物信息学分析的绘图是基于数据做的可视化。需要的并不是常规的绘图软件，而是可用于数据分析和可视化的变成软件和语言，这里我们给大家介绍的是最普遍、最常见、也是非常容易上手的R语言来做这个火山图。
1.数据处理
我们首先要对数据进行处理，其中包括对数据进行T检验、计算p-value和-log10(P-value)、进行Fold
Change(FC)检验、计算Fold Change(FC)和log2（Fold Change）；进行多元统计，得到VIP值。然后根据Fold
Change(FC)和VIP的值判断代谢物的上下调，这一步的简单方式可以在excel中计算后粘贴到TXT文件中哦~
示例如下：
注：（图片中的P是指-log10(P-value)，FC是指log2（Fold Change）哦）
2.设置路径和数据加载
设置路径：setwd('F:/test/vol') #这是文件vol.txt的路径，注意要用/哦~
数据加载：
data<- read.table("vol.txt",head =
T,sep="\t",row.names=1,encoding="utf-8",check.names=F,quote="",as.is=TRUE)
#加载我们预先处理好的数据vol.txt文件
3.绘制火山图·基础版
我们在此次火山图绘制的时候使用的是R语言的ggplot2包，这是一款很适合火山图使用且有非常强大功能的包。
library("ggplot2") #导入ggplot2包
volcano <- ggplot(data, aes(x= FC, y= P)) #设置x轴和y轴数据
volcano+geom_point(size=0.5)+ #设置点的大小
labs(title="Volcanoplot",x="log2 (fold change)",y="-log10(pvalue)") #设置横纵坐标及标题
示例如下：
4.美化的“亿点细节”
我们现在得到的火山图明显不够“漂亮”，为了图片更漂亮（不是），为了能更好的展示实验数据，分析代谢物的差异性，我们需要对这张图做“亿点”小小的，细节上的美化~
library("ggplot2")
volcano <- ggplot(data, aes(x= FC, y= P)) #设置x轴和y轴数据
volcano+geom_point(aes(color=Status))+ #加入上下调图例
scale_color_manual(values=c("blue","grey","red"))+ #区分上下调点的颜色
labs(title="Volcanoplot",x="log2 (fold change)",y="-log10 (pvalue)")+ #设置横纵坐标及标题
geom_hline(yintercept=1.3,linetype=2)+ #添加辅助线，选择辅助线的类型
geom_vline(xintercept=0,linetype=3)+ #添加辅助线，选择辅助线的类型
theme(legend.position='right') #图例的位置在右侧
示例如下：
转自：鹿明生物