RNA-seq 与蛋白质组学火山图生成器——无需 R 或 Python

至少需要一个特征标识列、一个数值型 log₂ 倍数变化列，以及一个包含 P 值、校正 P 值、FDR 或 q 值的显著性列。生成器会识别 gene、symbol、protein、log2FoldChange、logFC、pvalue、padj、FDR 和 qvalue 等常见表头，并显示映射供你核对。

高通量实验会同时检验数千个特征，通常使用校正 P 值或 FDR 更稳妥。请保留统计分析产生的显著性指标，并在坐标轴、图注或方法章节中明确说明，使读者能够正确理解所用阈值。

应在绘图前使用适合的差异表达或统计流程计算这些数值。DESeq2、edgeR 和 limma 可为测序数据生成相应列，蛋白质组学流程也会提供类似的效应量和显著性结果。火山图生成器只负责可视化，不替代底层统计分析。

可以从 Excel 复制特征、log₂ 倍数变化和显著性列并直接粘贴，系统会自动识别制表符。也可以将工作表保存为 CSV 或 TSV 后上传。整个绘图过程在浏览器中完成，无需安装 R、Python 或命令行工具。

常见起点是 |log₂FC| ≥ 1 且校正 P 值或 FDR ≤ 0.05，但正确阈值取决于实验设计、统计功效、领域规范和预先制定的分析计划。生成器只展示你输入的规则，不会替你作出科学判断。

只要数据包含效应量和有效显著性列，火山图就能表示任何特征层面的比较。特征列可以使用蛋白 ID、代谢物、SNP、miRNA 或筛选命中项。将高亮点解释为生物学或临床候选项前，请核对领域专用的预处理和多重检验规则。

SVG 会保留可编辑的矢量点、文字、阈值线和标签；PNG 适合文档和演示。投稿前仍需核对目标期刊的图宽、字号、配色、图注和文件格式要求，并将每个绘图数值与原始分析结果再次核对。

粘贴和上传的表格会在浏览器本地解析，绘图和下载期间源数据不会离开设备。只有当你主动打开需要账户的编辑功能并创建项目时，数据才会发送给 PaperBanana。使用云端编辑前仍应遵守所在机构的数据处理规范。