做生信分析，最头疼的不是跑代码，而是画图。

特别是拿到差异分析结果后，老板或者导师一眼就要看火山图和热图。

很多新手朋友，包括我当年，都是去淘宝找代画。

一张图几十块，稍微复杂点上百。

其实真没必要。

今天我就把压箱底的干货掏出来。

主要讲讲怎么利用geo2r结果制作火山图和热图。

不用那些高大上的复杂流程，咱们就用最朴素的R语言。

首先，你得有那个差异分析的结果文件。

通常就是logFC和Pvalue这两列。

如果你是用GEO2R在线分析的，直接下载CSV文件就行。

打开看看，里面肯定有Symbol或者ID。

如果没有，记得先映射一下基因名，不然画出来全是数字，谁看得懂。

这里有个小坑，有些基因名会有重复。

一定要去重，取平均或者最大值，不然画图的时候R会报错。

这一步很多人会忽略，导致最后图出来缺胳膊少腿。

接下来就是画图了。

火山图其实很简单，就是散点图。

横坐标是logFC，纵坐标是-Pvalue。

你只需要把那些P值小于0.05，且logFC绝对值大于1的点标红。

其他的点标灰。

这样一眼就能看出哪些基因显著上调，哪些显著下调。

我在给客户做geo2r结果制作火山图和热图的时候，经常强调配色。

别用那种荧光绿或者亮粉色，看着眼晕。

用深红配浅灰，高级感立马就出来了。

字体大小也要调，标题14号，坐标轴10号，图例8号。

这种细节，才是体现专业度的地方。

再说说热图。

热图比火山图麻烦点，因为它涉及聚类。

你需要把差异基因的表达矩阵提取出来。

注意，是标准化后的数据。

不然有的基因表达量几千，有的只有几，画出来全是黑的。

用pheatmap包，几行代码就能搞定。

但是，聚类的时候要小心。

有时候样本分组不对，聚类结果会乱跳。

这时候你得手动指定分组信息。

别偷懒，手动调一下树状图的顺序，让同组样本聚在一起。

这样审稿人看着才舒服。

这里分享一个真实的价格对比。

外面找代画，一套图（火山+热图）至少200块起步。

而且沟通成本极高，改个颜色要半天。

自己画的话，成本就是电费。

关键是，你自己懂了，下次遇到类似的数据，直接套用模板。

这就叫一劳永逸。

当然，如果你实在没时间，或者对R语言完全没概念。

那也可以考虑外包。

但一定要找那种能改图的，别找那种出个PDF就不管了的。

毕竟生信分析，改图是常态。

最后提醒一下，画图的时候，记得把P值校正的方法写清楚。

是BH法还是Bonferroni？

这在论文里是要交代的方法学细节。

别到时候被审稿人问住，那就尴尬了。

总之，掌握这个技能，对你以后的科研生涯帮助巨大。

特别是当你需要快速出图汇报进度的时候。

那种掌控感，是花钱买不到的。

希望大家都能顺利发文章。

如果有具体的代码问题，可以在评论区留言。

虽然我不一定每条都回，但我会尽量帮忙看看。

毕竟同行嘛，互相照应一下。

记住，geo2r结果制作火山图和热图，核心在于数据清洗和参数调整。

别一上来就画图，先把数据理干净。

数据错了，图再漂亮也是废纸一张。

这点务必牢记。

好了，今天就聊到这。

希望能帮到正在加班画图的你们。

加油！