前言
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作者：小湯豆
來源：湯豆道課
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一. 資料準備
資料說明
示例資料，其中資料均為虛擬資料，與實際生物學程序無關
檔案名：dataset_volcano.txt
列分別為基因 （gene），差異倍數（logFC），t-test的P值（P.Value）
二. 繪制火山圖
先上效果圖：
Step 1: 匯入資料：
import pandas as pd # Data analysis import numpy as np # Scientific computing import seaborn as sns # Statistical visualization # 讀取資料 df = pd.read_csv('./dataset_volcano.txt', sep='\t') result = pd.DataFrame() result['x'] = df['logFC'] result['y'] = df['P.Value'] result['-log10(pvalue)']=-df['P.Value'].apply(np.log10)
Step2: 設定閾值
# 設定pvalue和logFC的閾值 cut_off_pvalue = https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/0.0000001 cut_off_logFC = 1
Step3: 設定分組
#分組為up, normal, down result.loc[(result.x> cut_off_logFC )&(result.y < cut_off_pvalue),'group'] = 'up' result.loc[(result.x< -cut_off_logFC )&(result.y < cut_off_pvalue),'group'] = 'down' result.loc[(result.x>=-cut_off_logFC )&(result.x<=cut_off_logFC )|(result.y >= cut_off_pvalue),'group'] = 'normal'
Step4: 繪制散點圖
#繪制散點圖 ax = sns.scatterplot(x="x", y="-log10(pvalue)", hue='group', hue_order = ('down','normal','up'), palette=("#377EB8","grey","#E41A1C"), alpha=0.5, s=15, data=result)
Step5: 設定散點圖
#確定坐標軸顯示范圍 xmin=-6 xmax=10 ymin=7 ymax=13 ax.spines['right'].set_visible(False) #去掉右邊框 ax.spines['top'].set_visible(False) #去掉上邊框 ax.vlines(-cut_off_logFC, ymin, ymax, color='dimgrey',linestyle='dashed', linewidth=1) #畫豎直線 ax.vlines(cut_off_logFC, ymin, ymax, color='dimgrey',linestyle='dashed', linewidth=1) #畫豎直線 ax.hlines(-np.log10(cut_off_pvalue), xmin, xmax, color='dimgrey',linestyle='dashed', linewidth=1) #畫豎水平線 ax.set_xticks(range(xmin, xmax, 4))# 設定x軸刻度 ax.set_yticks(range(ymin, ymax, 2))# 設定y軸刻度 ax.set_ylabel('-log10(pvalue)',fontweight='bold') # 設定y軸標簽 ax.set_xlabel('log2(fold change)',fontweight='bold') # 設定x軸標簽
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標籤：Python