在现代生物医学研究中，差异分析早已成为基因组学、蛋白组学、代谢组学以及多组学联合分析中的基础工具。而火山图（Volcano Plot），作为直观展示差异倍数与显著性的重要可视化方式，几乎是每篇高分文章、每个多组学项目中的“标配”。

 

今天，我们来聊聊三种常见火山图类型，看看它们如何助力差异分析更精准、研究结论更可靠！

 

📌 火山图1：经典差异分析火山图

这是我们最常见的形式，X轴表示差异倍数（log₂FC），Y轴表示显著性（-log₁₀P值），通常设置双阈值（Fold Change + P值）筛选差异表达基因或蛋白。

 

亮点：

 

快速定位上调/下调基因

 

可视化差异表达强度与显著性

 

一图展示全局分布趋势

 

应用场景：

 

转录组、蛋白组、代谢组差异分析基础版本

 

📌 火山图2：多组学联合差异火山图

多组学联合分析兴起，单一火山图已不能满足研究需求。多组学火山图通过不同颜色、形状或尺寸编码，将不同组学或多重条件差异结果叠加展示。

 

亮点：

 

同时展示多组学差异物

 

显著性与倍数一图统览

 

支持基因-蛋白、基因-代谢物等联合差异定位

 

应用场景：

 

蛋白-转录联合分析、多时间点差异趋势分析

 

📌 火山图3：靶点功能富集火山图

结合GO/KEGG/Reactome等功能富集分析，将功能通路或关键靶点富集的显著性与富集倍数绘制成火山图，优先筛选研究靶点或机制路径。

 

亮点：

 

功能富集结果可视化排序

 

快速识别显著富集功能/通路

 

指导后续机制验证优先级

 

应用场景：

 

差异基因/蛋白/代谢物功能解读、机制探索方向筛选

 

🎯 为什么要用三大火山图？

在大数据组学时代，单一维度差异分析已不足以支撑高水平研究发表。通过三类火山图联动应用，可以：

 

精准筛选多维度差异靶点

 

强化功能与通路解释力

 

增强结果展示的可读性与说服力

 

无论你是准备转录组、蛋白组、代谢组项目，还是多组学联合分析，灵活运用火山图策略，都是提升文章质量、助力高分发表的重要利器。

 

📌 总结一句话：

三大火山图，一图胜万言，助力差异分析突破瓶颈，驱动精准科研！