limma 差异表达 火山图

limma（linear models for microarray data）是用于差异基因表达分析的一种统计方法，常用于基因芯片分析。火山图是一种常见的可视化工具，用于展示基因表达水平的差异和统计显著性。

火山图的横坐标表示基因的表达差异程度，通常使用log2-fold change（对数折变）来表示。纵坐标表示统计显著性，常用-p值或q值（如FDR或Benjamini-Hochberg校正后的q值）来表示。图中每一个点代表一个基因，点的位置和颜色可以反映基因的差异表达情况。

在limma差异表达分析中，每个基因的差异表达程度和统计显著性都可以通过逐个基因的线性模型计算得出。火山图可以将这些结果可视化，帮助我们快速地发现表达差异显著的基因。

在火山图中，显著性较高的基因通常会位于图的左右两侧，这些基因具有较大的差异表达和较低的p值（或q值）。而位于图的中央的基因则具有较小的差异和较高的p值（或q值）。

通过观察火山图，我们可以快速发现差异表达显著的基因。同时，我们也可以结合生物学背景知识和其他分析结果，进一步探究这些差异表达基因的功能和生物学意义。

总之，limma差异表达火山图是一种直观、可视化的分析工具，能够帮助研究人员快速、准确地发现差异基因。

相关问题

R语言limma差异分析代码

以下是R语言limma包进行差异分析的代码示例：

# 安装及加载limma包
install.packages("limma")
library(limma)

# 导入数据，设置分组，构建DGEList对象
counts <- read.table("counts.txt", header=TRUE, row.names=1)
group <- factor(c(1,1,1,2,2,2))
dge <- DGEList(counts=counts, group=group)

# 过滤低表达的基因，进行标准化处理
keep <- filterByExpr(dge)
dge <- dge[keep,,keep.lib.sizes=FALSE]
dge <- calcNormFactors(dge)

# 估算离散值
design <- model.matrix(~group)
dge <- estimateDisp(dge, design)

# 差异分析
fit <- glmQLFit(dge, design)
qlf <- glmQLFTest(fit, coef=2)
top <- topTags(qlf, n=nrow(counts))

# 输出差异基因列表
summary(top)

以上代码中，我们首先安装并加载了limma包，然后导入了基因表达数据和分组信息，构建了DGEList对象。接着，我们过滤了低表达的基因并进行了标准化处理，然后估算了离散值。最后，我们使用glmQLFTest()函数进行差异分析，并使用topTags()函数输出差异基因列表。

差异表达分析火山图的横坐标非常大是为什么，是因为我用limma包做差异分析时所用数据是tpm的原因吗

是的，使用TPM（Transcripts Per Million）作为差异表达分析的输入数据可能会导致火山图中的横坐标非常大。

TPM是一种相对表达量测量单位，它会考虑到基因长度以及测序深度等因素。当使用TPM作为输入数据时，基因的表达值通常会被标准化到一个较大的范围。

在差异表达分析中，通常会对基因表达值进行对数转换，例如使用log2(TPM+1)。这样做可以将数据的范围缩小，并使得差异更容易观察和解释。转换后的表达值可以更好地适应火山图的横坐标范围。

所以，如果您使用TPM作为输入数据进行差异表达分析，并且没有进行对数转换，那么在火山图中横坐标的数值可能会非常大。您可以尝试对TPM进行对数转换，然后再进行差异分析，看看是否能够得到更合适的结果和可视化效果。