Generador de gráficos de volcán para RNA-seq y Proteómica—Sin R ni Python
Pega datos de expresión diferencial, revisa las columnas de cambio log₂ y significación, ajusta umbrales y etiquetas de genes, y exporta un SVG editable o un PNG de alta resolución. Tus datos se quedan en el navegador.
CSV, TSV o pegado desde ExcelDetección automática de columnasUmbrales y etiquetas en tiempo realExportación SVG y PNG editable
Datos de expresión diferencial
Pega CSV o TSV, copia desde Excel o sube un archivo de texto. Los nombres de columna habituales se mapean automáticamente.
sample-rna-seq.tsv
Tu tabla se queda en tu navegador. Abrir el editor crea un proyecto editable en tu cuenta.
Vista previa
28
Al alza
35
A la baja
57
No significativo
Los puntos se calculan a partir de tus valores. Revisa las columnas y los umbrales con el plan de análisis antes de publicar.
¿Necesitas una ilustración científica para tu artículo?
Convierte tus métodos de investigación, mecanismos y flujos de trabajo en figuras claras con paper banana.
Conceptos básicos
¿Qué es un Volcano Plot y qué datos muestra?
Un volcano plot es un diagrama de dispersión que combina el tamaño del efecto y la significación estadística. El eje horizontal muestra el cambio log₂; el vertical muestra −log₁₀ del valor p, valor p ajustado, FDR o valor q. Las variables de las esquinas superiores combinan cambios grandes y evidencia estadística sólida.
Se utiliza para revisar miles de genes, proteínas, metabolitos o variables de cribado a la vez. Una figura clara separa las variables significativamente reguladas al alza, a la baja y no significativas, y etiqueta solo los candidatos que requieren atención.
La herramienta calcula cada punto a partir de tu tabla y comprueba el mapeo de columnas y las filas no válidas antes de dibujar. Así, una figura pulida no oculta una escala de valores p incorrecta ni cambios faltantes.
01
Identificador
Símbolo génico, ID de proteína, metabolito, SNP o variable de cribado.
02
Tamaño del efecto
Una columna de cambio log₂ centrada en cero.
03
Significación
Valor p, valor p ajustado, FDR o valor q entre 0 y 1.
04
Umbrales
Reglas de efecto y significación que clasifican los resultados.
Ejemplos para RNA-seq, Proteómica y Metabolómica
Carga un ejemplo similar para revisar el formato, los umbrales, las etiquetas y los grupos de color antes de sustituirlo por tus propios resultados.
Para trabajo científico real
Volcano Plots para análisis ómico y revisión de manuscritos
Pasa de una tabla de expresión diferencial a una figura revisable sin reconstruir el análisis en otra herramienta de gráficos.
Artículos y tesis de RNA-seq
Pega resultados de DESeq2, edgeR o limma, verifica las columnas y etiqueta los genes tratados en resultados.
Cribados proteómicos y metabolómicos
Trabaja con ID de proteínas o metabolitos y significación ajustada sin reescribir código.
Cambios de coautores y revisores
Cambia un umbral o una etiqueta conservando juntos los datos y los ajustes de la figura.
Qué puedes controlar
Valida los datos de expresión antes de dibujar
Mapeo de columnas, filas no válidas, umbrales, etiquetas, estadísticas y exportación se reúnen en un único flujo visible.
Mapea columnas de DESeq2, edgeR y limma sin renombrarlas
Reconoce encabezados como gene, symbol, feature, protein, log2FoldChange, logFC, pvalue, padj, FDR y qvalue. El mapeo detectado queda visible para que lo compruebes antes de exportar.
Cambia el corte de log₂FC absoluto, el umbral de significación y el número de etiquetas. El gráfico y los recuentos de subida, bajada y no significativo se actualizan a la vez.
Descarga SVG para edición vectorial, PNG para documentos y diapositivas, o JSON con la tabla y la configuración. Abre el SVG en PaperBanana para los últimos retoques de etiquetas y diseño.
Comprueba log₂FC, valores p, padj y FDR antes de exportar
Una forma de volcán puede ser errónea si las columnas usan la escala equivocada o contienen valores no válidos. La herramienta revisa la entrada e indica qué excluyó, sin modificar tus resultados en silencio.
Verifica la columna de efecto
El eje X requiere cambios log₂ numéricos; el fold change lineal debe convertirse primero.
Verifica valores p y significación ajustada
La significación debe ser mayor que 0 y no superar 1; se informan ceros, negativos, faltantes y textos.
Mantén visibles las filas no válidas
La vista previa cuenta por separado filas válidas y no válidas para no ocultar datos faltantes.
El mapeo y las filas no válidas permanecen visibles antes de exportar SVG, PNG o JSON.Datos validados
Por qué lo usan investigadores
Crea un Volcano Plot publicable sin R ni Python
Concéntrate en interpretar mientras la herramienta se encarga del trazado, las etiquetas legibles y la exportación.
Sin código
Evita configurar paquetes
Crea la figura sin instalar R, Python, ggplot2, Plotly ni EnhancedVolcano.
Mapeo automático
Usa nombres de columna conocidos
Empieza con tus resultados sin renombrarlos a una plantilla rígida de tres columnas.
Auditable
Comprueba los grupos estadísticos
Ve cuántas variables suben, bajan, no son significativas o son inválidas.
Legible
Etiqueta solo los resultados fuertes
Reduce el ruido limitando etiquetas ordenadas por efecto y significación.
SVG
Conserva calidad vectorial
Exporta SVG para revistas, pósteres o edición por coautores.
Privado
Mantén los datos en local
Los datos pegados o subidos se quedan en tu navegador, salvo que decidas abrir un proyecto editable.
Flujo de cuatro pasos
Cómo hacer un Volcano Plot online en cuatro pasos
Prepara la tabla, comprueba las columnas detectadas, ajusta los umbrales y exporta la figura.
01
Pega una tabla o sube un archivo
Usa CSV, TSV, TXT o filas copiadas desde Excel. Incluye un nombre de variable, un cambio log₂ y una columna de significación.
02
Revisa el mapeo detectado
Confirma qué cabeceras serán las etiquetas, los valores X y la significación.
03
Define umbrales y etiquetas
Elige el corte absoluto de log₂FC, el corte de p o significación ajustada y el número de etiquetas.
04
Descarga o sigue editando
Exporta SVG, PNG o JSON. Abre el SVG en PaperBanana si el manuscrito necesita cambios finales de tipografía o anotaciones.
El JSON conserva la tabla y los ajustes para revisiones reproducibles.
Continúa tu flujo de trabajo
Prepara tus figuras científicas para el envío
Crea diagramas complementarios, ajusta las etiquetas y la distribución y después revisa los requisitos de imagen y convierte los archivos para el envío.
Necesitas un identificador, una columna numérica de cambio log₂ y una columna de significación con valor p, valor p ajustado, FDR o q. El generador reconoce cabeceras comunes como gene, symbol, protein, log2FoldChange, logFC, pvalue, padj, FDR y qvalue, y muestra el mapeo para revisarlo.
¿Debo usar valor p, valor p ajustado o FDR?+
En experimentos de alto rendimiento suele ser más defendible usar valores p ajustados o FDR porque se prueban miles de variables simultáneamente. Conserva la medida producida por tu análisis e identifícala en el eje, el pie de figura o los métodos para que el umbral se interprete correctamente.
¿Cómo calculo log2 fold change y valores p?+
Calcúlalos antes de dibujar con un flujo estadístico adecuado. DESeq2, edgeR y limma pueden generar estas columnas para secuenciación, y los flujos proteómicos proporcionan campos equivalentes. El Generador de gráficos de volcán visualiza esos resultados, pero no sustituye el análisis estadístico que los produce.
¿Puedo crear el gráfico desde Excel sin R ni Python?+
Copia desde Excel las columnas de identificador, cambio log₂ y significación y pégalas en el campo; las tabulaciones se detectan automáticamente. También puedes guardar la hoja como CSV o TSV y subirla. El navegador dibuja la figura sin instalar R, Python ni herramientas de línea de comandos.
¿Qué umbrales de log2FC y significación debo usar?+
Un punto de partida habitual es |log₂FC| ≥ 1 y valor p ajustado o FDR ≤ 0,05, pero depende del diseño, la potencia, las normas del campo y el plan estadístico. Los controles muestran la regla introducida; no eligen ni validan el criterio científico por ti.
¿Sirve para proteómica, metabolómica, GWAS o miRNA?+
Puede representar cualquier comparación por variable con una columna de efecto y otra de significación válida. Usa ID de proteínas, metabolitos, SNP, miRNA o resultados de cribado como identificadores. Revisa el preprocesamiento y la corrección por pruebas múltiples de tu disciplina antes de interpretar los puntos destacados como candidatos.
¿La figura exportada sirve para publicar?+
SVG conserva puntos, texto, líneas de umbral y etiquetas editables. PNG ofrece una versión de alta resolución para documentos y diapositivas. Antes de enviar, confirma el ancho, tamaño de letra, color, pie y formatos admitidos por la revista, y contrasta cada valor dibujado con el análisis original.
¿Mis datos salen del navegador?+
Las tablas pegadas o subidas se procesan localmente, de modo que los datos fuente no salen del dispositivo al dibujar o descargar. Solo se envían a PaperBanana cuando abres explícitamente una función de cuenta que crea un proyecto editable. Comprueba las normas institucionales antes de usar cualquier edición en la nube.
¿Listo para graficar tus datos?
Convierte datos de expresión en un Volcano Plot editable
Pega la tabla, confirma el mapeo, ajusta los umbrales y descarga una figura editable. No necesitas registrarte.
