특징 식별자, 숫자형 log₂ 배수 변화, p값·보정 p값·FDR·q값 중 하나를 담은 유의성 열이 필요합니다. 생성기는 gene, symbol, protein, log2FoldChange, logFC, pvalue, padj, FDR, qvalue 같은 일반 머리글을 인식하고 검토할 수 있도록 매핑을 표시합니다.
원시 p값, 보정 p값, FDR 중 무엇을 써야 하나요?+
수천 개 특징을 동시에 검정하는 고처리량 실험에서는 보정 p값이나 FDR이 일반적으로 더 타당합니다. 통계 분석에서 산출된 지표의 의미를 유지하고 축 레이블, 그림 설명 또는 방법에 명시해 독자가 임계값을 정확히 해석할 수 있게 하세요.
log2 fold change와 p값은 어떻게 계산하나요?+
그리기 전에 적절한 차등 발현 또는 통계 분석으로 계산해야 합니다. DESeq2, edgeR, limma는 시퀀싱 데이터의 해당 열을 만들고 단백질체 파이프라인도 비슷한 효과와 유의성 값을 제공합니다. 생성기는 이 결과를 시각화하지만 기초 통계 분석을 대신하지 않습니다.
R이나 Python 없이 Excel에서 만들 수 있나요?+
Excel에서 특징, log₂ 배수 변화, 유의성 열을 복사해 붙여 넣으면 탭 구분을 자동으로 인식합니다. 워크시트를 CSV 또는 TSV로 저장해 업로드할 수도 있습니다. 브라우저가 그림을 그리므로 R, Python 또는 명령줄 도구를 설치할 필요가 없습니다.
log2FC와 유의성 임계값은 무엇을 써야 하나요?+
일반적인 시작점은 |log₂FC| ≥ 1, 보정 p값 또는 FDR ≤ 0.05이지만 실험 설계, 통계적 검정력, 분야 기준, 사전 분석 계획에 따라 달라집니다. 제어 항목은 입력한 규칙을 보여 줄 뿐 과학적 기준을 대신 선택하거나 검증하지 않습니다.
단백질체, 대사체, GWAS, miRNA에도 사용할 수 있나요?+
효과 크기와 유효한 유의성 열이 있는 모든 특징 단위 비교에 사용할 수 있습니다. 단백질 ID, 대사체, SNP, miRNA 또는 스크리닝 히트를 특징으로 넣으세요. 강조된 점을 생물학적·임상 후보로 해석하기 전에 분야별 전처리와 다중 검정 규칙을 확인해야 합니다.
내보낸 그림을 논문에 사용할 수 있나요?+
SVG는 벡터 점, 글자, 임계선, 레이블을 편집 가능한 상태로 보존하고 PNG는 문서와 슬라이드에 적합합니다. 제출 전 대상 저널의 그림 너비, 글꼴 크기, 색상, 캡션, 허용 형식을 확인하고 모든 표시 값을 원본 분석과 대조하세요.
연구 데이터가 브라우저 밖으로 전송되나요?+
붙여 넣거나 업로드한 표는 브라우저에서 로컬로 처리되므로 그리기와 다운로드 중 원본 데이터가 기기를 벗어나지 않습니다. 편집 프로젝트를 만드는 계정 기능을 명시적으로 열 때만 PaperBanana로 전송됩니다. 클라우드 편집 전에 기관의 데이터 처리 규정도 확인하세요.
