Fügen Sie Ihre Ergebnisse zur differenziellen Expression ein, legen Sie Signifikanzschwellen fest und laden Sie einen publikationsreifen Volcano Plot herunter. Läuft vollständig in Ihrem Browser — Ihre Daten verlassen nie Ihr Gerät.
Ein Volcano Plot ist ein Streudiagramm, das statistische Signifikanz gegen die biologische Effektgröße abbildet. Die horizontale Achse zeigt den log₂-Fold-Change, die vertikale Achse den −log₁₀-p-Wert. Punkte in den oberen Ecken stehen für Gene — oder Proteine, Metaboliten oder andere Merkmale —, die sowohl stark verändert als auch statistisch signifikant sind, was sie zu vielversprechenden Kandidaten für Folgeexperimente macht.
Forschende in Genomik, Proteomik und Metabolomik nutzen Volcano Plots, um Tausende von Vergleichen auf einen Blick zu sichten. Statt eine Tabelle Zeile für Zeile durchzugehen, lassen sich hoch- und herunterregulierte Merkmale anhand ihrer Position im Diagramm sofort erkennen. Zeitschriften wie Nature Methods und Bioinformatics veröffentlichen regelmäßig Abbildungen in diesem Format, weil es zwei entscheidende Dimensionen — Ausmaß und Konfidenz — in einer einzigen, intuitiven Ansicht vereint.
Dieser Volcano-Plot-Generator läuft vollständig in Ihrem Browser. Fügen Sie eine Tabelle mit Gennamen, log₂-Fold-Changes und p-Werten ein; das Tool erkennt CSV oder TSV automatisch, zeichnet das Diagramm in Echtzeit und lässt Sie eine Vektor-SVG oder eine hochauflösende PNG-Datei für die Einreichung bei einer Fachzeitschrift exportieren. Es gibt nichts zu installieren, kein Konto anzulegen, und Ihre Daten verlassen nie Ihren Rechner.
Derselbe Volcano-Plot-Generator verarbeitet Daten aus RNA-Seq-, Proteomik-, Metabolomik- und Einzelzellexperimenten. Jedes Beispiel unten verwendet einen anderen Datensatz, um zu zeigen, wie sich Signifikanzschwellen und Beschriftungen an unterschiedliche Skalen und Verteilungen anpassen.
Ein klassischer Bulk-RNA-Seq-Vergleich zwischen Behandlungs- und Kontrollgruppe, dessen DESeq2-Ausgabe direkt in den Volcano-Plot-Generator eingefügt wurde. Rote und blaue Cluster heben Dutzende differenziell exprimierter Gene oberhalb der Fold-Change- und p-Wert-Grenzwerte hervor.
Label-freie quantitative Proteomikdaten aus einem Massenspektrometrie-Experiment. Weniger Merkmale insgesamt als bei einem Transkriptom, doch der Volcano Plot trennt signifikante Treffer auch hier auf einen Blick vom Hintergrundrauschen.
Ungerichteter Metabolomik-Vergleich mit adjustierten p-Werten (FDR). Der Volcano-Plot-Generator akzeptiert p_adj- oder FDR-Spalten und zeichnet Schwellenlinien passend zur jeweils angegebenen Kennzahl.
Marker-Gene aus einem Cluster-Vergleich einer Einzelzell-RNA-Seq-Studie, verarbeitet mit dem Volcano-Plot-Generator. Bei Tausenden Merkmalen und sehr kleinen p-Werten skaliert das Tool die y-Achse automatisch und beschriftet nur die signifikantesten Treffer.
Vier Schritte von den rohen Daten zur differenziellen Expression bis zur fertigen Abbildung für Ihr Manuskript. Der Volcano-Plot-Generator übernimmt Spaltenerkennung, Skalierung und Rendering automatisch.
Kopieren Sie eine Tabelle aus Ihrem Analysetool — DESeq2, limma, edgeR oder jeder Pipeline, die Gennamen mit log₂-Fold-Changes und p-Werten ausgibt. Der Volcano-Plot-Generator akzeptiert TSV und CSV und erkennt gängige Spaltenüberschriften wie gene, log2fc, padj und fdr automatisch.
Passen Sie den Fold-Change-Grenzwert an (Standard |log₂FC| > 1, also eine zweifache Veränderung) sowie den p-Wert-Grenzwert (Standard 0,05). Die gestrichelten Schwellenlinien aktualisieren sich in Echtzeit, sodass Sie genau sehen, welche Merkmale Ihre Kriterien erfüllen.
Das Diagramm wird sofort neu gezeichnet, sobald Sie Schwellenwerte oder Daten ändern. Hochregulierte Merkmale erscheinen rot, herunterregulierte blau und nicht signifikante grau. Der Generator beschriftet die wichtigsten Gene nach Signifikanz — passen Sie die Anzahl der Beschriftungen an, um mehr oder weniger Namen anzuzeigen.
Klicken Sie auf „SVG herunterladen" für eine verlustfreie Vektordatei, die sich in Illustrator oder Inkscape bearbeiten lässt, oder auf „PNG herunterladen" für eine Rasterdatei mit doppelter Auflösung, bereit für die Einreichung bei einer Fachzeitschrift. Beide Formate behalten exakt das Layout bei, das Sie auf dem Bildschirm sehen.
Fügen Sie die Ausgabe von DESeq2, limma, edgeR oder einer beliebigen Differential-Expression-Pipeline ein. Der Volcano-Plot-Generator erkennt gängige Spaltennamen — gene, log2FoldChange, padj, FDR — und ordnet sie automatisch zu, sodass Sie Ihre Daten nie umformatieren müssen.
Ziehen Sie die Signifikanzgrenzwerte und beobachten Sie, wie sich der Volcano Plot in Echtzeit aktualisiert. Punkte wechseln sofort zwischen farbigen Kategorien, sodass Sie verschiedene Stringenzniveaus erkunden können, ohne Ihre Analyse-Pipeline erneut auszuführen.
Antworten auf die häufigsten Fragen von Forschenden zu Volcano Plots und diesem Generator.
Sowohl Volcano Plots als auch MA-Plots visualisieren Ergebnisse der differenziellen Expression, betonen aber unterschiedliche Aspekte der Daten. Wählen Sie das Format, das am besten zu dem passt, was Sie vermitteln möchten.
Vereint Effektgröße und statistische Signifikanz in einer Ansicht
Zeigt die Fold-Change als Funktion des mittleren Expressionsniveaus
Fügen Sie Ihre Daten ein, legen Sie Ihre Schwellenwerte fest und laden Sie eine publikationsreife Abbildung herunter — alles in Ihrem Browser.