差次的発現データを貼り付け、log₂フォールドチェンジ列と有意性列を確認し、しきい値と遺伝子ラベルを調整して、編集可能なSVGまたは高解像度PNGを書き出します。データはブラウザー内に保持されます。
CSV/TSVを貼り付け、Excelからコピー、またはテキストファイルをアップロードします。一般的な列名は自動で対応付けられます。
sample-rna-seq.tsv
表はブラウザー内に保持されます。エディターを開くと、アカウントに編集可能なプロジェクトが作成されます。
点は入力値から計算されます。投稿前に列対応としきい値を解析計画と照合してください。
paper bananaで、研究方法、メカニズム、ワークフローを分かりやすい科学図にしましょう。
ボルケーノプロットの基礎
ボルケーノプロットは、効果量と統計的有意性を組み合わせた散布図です。横軸はlog₂フォールドチェンジ、縦軸は−log₁₀ p値、補正p値、FDR、またはq値を示します。左上と右上の特徴量は、変化量が大きく統計的根拠も強いことを表します。
研究者は数千の遺伝子、タンパク質、代謝物、スクリーニング特徴量を一度に確認するために使用します。明瞭な図では、有意な上方制御、下方制御、非有意の特徴量を分け、注目すべき候補だけにラベルを付けます。
このツールは表の値からすべての点を計算します。描画前に列マッピングと無効行を確認するため、誤ったp値スケールや欠損フォールドチェンジを、整った見た目で隠してしまうことはありません。
遺伝子記号、タンパク質ID、代謝物、SNP、スクリーニング特徴量。
ゼロを中心とするlog₂フォールドチェンジ列。
0より大きく1以下のp値、補正p値、FDR、q値。
候補を分類する効果量と有意性の基準。
自分の結果に置き換える前に、近いサンプルを読み込んで、データ形式、しきい値、ラベル、色分けを確認できます。
実際の研究フロー向け
差次的発現表から、レビューに出せる図まで。別の描画ツールで解析を作り直す必要はありません。
DESeq2、edgeR、limmaの出力を貼り付け、列対応を確認し、結果本文で扱う遺伝子を表示します。
コードを書き直さず、タンパク質・代謝物ID、補正有意性、分野固有の表を扱えます。
データと設定を保ったまま、しきい値やラベルを変更して修正版を作れます。
調整できる項目
列マッピング、無効行の確認、しきい値、ラベル、件数、出力を、ひとつの画面で確認できます。
列の尺度や値が誤っていても、火山のような形には見えてしまいます。このツールは入力を確認し、除外した行を報告します。結果を黙って書き換えることはありません。
X軸には数値のlog₂フォールドチェンジが必要です。線形fold changeは事前に変換してください。
有意性は0より大きく1以下である必要があり、ゼロ、負数、欠損、非数値を報告します。
有効行と無効行を別々に数え、欠損データを見える状態に保ちます。
研究者が選ぶ理由
描画、読みやすいラベル、出力はツールに任せて、解釈に集中できます。
R、Python、ggplot2、Plotly、EnhancedVolcanoをインストールせずに図を作成できます。
固定3列形式へすべて改名せず、手元の解析出力から開始。
上方制御、下方制御、非有意、無効の件数を正確に表示。
効果量と有意性で順位付けし、表示数を制限して混雑を軽減。
投稿、ポスター、共同編集に拡大可能なSVGを使用。
編集プロジェクトを開かない限り、貼り付けたデータやアップロードしたデータはブラウザー内に残ります。
4ステップ
表を用意し、検出された列を確認し、しきい値を調整して、図を書き出します。
CSV、TSV、TXT、またはExcelからコピーした行を使います。特徴量名、log₂フォールドチェンジ、有意性の列を含めてください。
特徴量ラベル、X軸、有意性に使われる見出しを確認します。
絶対log₂FC、p値または補正有意性、表示する候補数を選びます。
SVG、PNG、JSONを出力します。原稿に最終的な書体や注釈の調整が必要なら、PaperBananaでSVGを開いてください。
ワークフローを続ける
補足の図を作成し、ラベルやレイアウトを調整したら、画像要件の確認と投稿用ファイルへの変換を進めましょう。
よくある質問
特徴量ID、数値のlog₂フォールドチェンジ、有意性の3列が必要です。有意性にはp値、補正p値、FDR、q値を使用できます。gene、symbol、protein、log2FoldChange、logFC、pvalue、padj、FDR、qvalueなどを自動判定し、対応を確認できます。
多数の特徴量を同時に検定する高スループット実験では、補正p値またはFDRが一般に適切です。解析で算出した指標の意味を保ち、軸ラベル、図注、方法のいずれかに明記して、読者がしきい値を正しく解釈できるようにしてください。
描画前に適切な差次的発現解析や統計解析で計算します。DESeq2、edgeR、limmaはシーケンスデータ用の列を生成でき、プロテオミクスの解析系も同様の効果量と有意性を出力します。本ツールは結果を可視化しますが、統計解析そのものは行いません。
Excelから特徴量、log₂フォールドチェンジ、有意性の列をコピーして貼り付けると、タブ区切りを自動判定します。ワークシートをCSVまたはTSVで保存してアップロードすることもできます。描画はブラウザー内で行われ、R、Python、コマンドラインの設定は不要です。
一般的な開始点は|log₂FC| ≥ 1、補正p値またはFDR ≤ 0.05ですが、実験計画、検出力、分野の慣行、事前の解析計画によって異なります。入力した基準を可視化するツールであり、科学的な基準を自動決定するものではありません。
効果量と有効な有意性列があれば、あらゆる特徴量比較に利用できます。タンパク質ID、代謝物、SNP、miRNA、スクリーニングヒットなどを特徴量列に使えます。強調点を生物学的・臨床的候補として扱う前に、分野固有の前処理と多重検定を確認してください。
SVGは点、文字、しきい値線、ラベルをベクターのまま保持し、PNGは文書やスライドに使えます。投稿前に対象誌の図幅、フォント、色、図注、受理形式を確認し、プロットされた値を元の解析結果と照合してください。
貼り付け・アップロードした表はブラウザー内で解析され、描画とダウンロード中に元データが端末外へ出ることはありません。アカウント機能で編集プロジェクトを明示的に作成した場合だけPaperBananaへ送信されます。クラウド編集前に所属機関のデータ規定も確認してください。
