一、概述

在近半年中，我读了很多的高分SCI文章，很多文章中都有多种不同的火山图，包括「普通的火山图、渐变火山图、以及包含GO通路信息的火山图」！

经过一段时间的文献阅读和资料查询，终于找到了一个好用而且简单的包——ggVolcano，它是一个基于R语言和ggplot2绘图包开发的生物信息学数据可视化工具。它可以用于绘制火山图（Volcano plot），帮助研究者分析高通量实验数据，如基因表达谱或蛋白质组学数据，以识别差异表达或差异富集的基因或蛋白质。

二、数据集

1. 安装及使用

由于无法直接安装ggVolcano，我们需要下载devtools,通过devtools直接从github下载，代码如下：

# 下载器
install.packages("devtools")
library(devtools)
# 火山图
devtools::install_github("BioSenior/ggvolcano")
library(ggvolcano)
# 拼图
install.packages("patchwork")
library(patchwork)
# 渐变色色彩修改
install.packages("RColorBrewer")
library(RColorBrewer)

2. 读取数据

首先，我们需要读取aSAH数据集，查看数据集信息

data(deg_data)
head(deg_data,3)

数据集展示

        row  baseMean log2FoldChange     lfcSE      stat       pvalue         padj
GCR1   GCR1 7201.5782       2.244064 0.2004959  11.19256 4.434241e-29 2.153711e-25
OPI10 OPI10 1009.4171      -2.257454 0.2096469 -10.76789 4.880607e-27 1.185255e-23
AGA2   AGA2  249.1173       3.829474 0.3623263  10.56913 4.143136e-26 6.707736e-23

三、基础用法

ggVolcano绘制的火山图可以根据指定的差异表达或统计显著性阈值，将基因或蛋白质标记为显著差异的或富集的（例如p值小于0.05或fold change大于2），并且根据其差异表达或显著性水平值的高低，用颜色或大小进行编码。此外，它还支持在图中显示用户自定义的标注、注释或基因集富集分析结果，以帮助观察者更好地理解和解释结果。该包主要配置了三个函数：

1. 普通火山图：ggvolcano

方法参数解释：

result: DEG结果数据。
x: 对应于x轴的列名，默认为“log2FoldChange”。
y: 对应于y轴的列名，默认为“padj”。
pointSize: 点的大小。
pointShape: 点的形状。
fills: 包含点的填充颜色的向量。
colors: 包含点的画笔颜色的向量。
x_lab: x轴的标签。
y_lab: y轴的标签。
legend_title: 图例的标题。
legend_position: 图例的位置。您可以从“UL”–左上，“UR”–右上，“DL”–左下和“DR”–右下中选择一个位置。
log2FC_cut: log2FC的截止值。
FDR_cut: FDR的截止值。
add_line: 一个逻辑值，表示是否添加虚线，默认值为TRUE。
add_label: 一个逻辑值，表示是否添加基因标签，默认值为TRUE。
label: 对应于标签的列名。
label_number: 您想在图中显示多少基因标签。
custom_label: 包含您感兴趣的基因名称的向量，您想要添加到图中。
output: 一个逻辑值，表示是否保存图片，默认值为TRUE。
filename: 如果output=TRUE，请设置一个文件名。

代码演示

data <- add_regulate(deg_data, log2FC_name="log2FoldChange",
                  fdr_name = "padj",log2FC = 1, fdr = 0.05)
ggvolcano(data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
        label = "row", label_number = 10, output = FALSE)

火山图样式修改

p1 <- ggvolcano(data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
          fills = c("red","green","blue"),
          colors = c("red","green","blue"),
          label = "row", label_number = 8, output = FALSE)

p2 <- ggvolcano(data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
          label = "row", label_number = 8, output = FALSE,legend_position="DR")+
  ggsci::scale_color_aaas()+
  ggsci::scale_fill_aaas()
p1|p2

2. 渐变色火山图：gradual_volcano

方法参数解释：

result: DEG结果数据。
x: 对应于x轴的列名，默认为“log2FoldChange”。
y: 对应于y轴的列名，默认为“padj”。
pointSize: 点的大小。
pointShape: 点的形状。
fills: 包含点的填充颜色的向量。
colors: 包含点的画笔颜色的向量。
x_lab: x轴的标签。
y_lab: y轴的标签。
legend_title: 图例的标题。
legend_position: 图例的位置。您可以从“UL”–左上，“UR”–右上，“DL”–左下和“DR”–右下中选择一个位置。
log2FC_cut: log2FC的截止值。
FDR_cut: FDR的截止值。
add_line: 一个逻辑值，表示是否添加虚线，默认值为TRUE。
add_label: 一个逻辑值，表示是否添加基因标签，默认值为TRUE。
label: 对应于标签的列名。
label_number: 您想在图中显示多少基因标签。
custom_label: 包含您感兴趣的基因名称的向量，您想要添加到图中。
output: 一个逻辑值，表示是否保存图片，默认值为TRUE。
filename: 如果output=TRUE，请设置一个文件名。

代码演示

gradual_volcano(deg_data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
                label = "row", label_number = 10, output = FALSE,legend_title="")

火山图样式修改

这里不能直接修改颜色了，需要引入RColorBrewer包，用来调整色彩。


p1 <- gradual_volcano(data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
          fills = brewer.pal(5, "RdYlBu"),
          colors = brewer.pal(10, "RdYlBu"),
          label = "row", label_number = 10, output = FALSE,legend_title="")

p2 <- gradual_volcano(data, x = "log2FoldChange", y = "padj",
          label = "row", label_number = 10, output = FALSE,legend_title="")+
  ggsci::scale_color_gsea()+
  ggsci::scale_fill_gsea()
p1|p2

3. GO通路火山图：term_volcano

参数和样式修改方法和上述两个方法类似，不再赘述，接下来展示基础使用方法：

data("term_data")

term_volcano(deg_data, term_data,
             x = "log2FoldChange", y = "padj",
             label = "row", label_number = 10, output = FALSE,
             legend_background_fill = "green")