有参转录组实战6-差异基因绘制火山图

#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。

#上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R请看教程“https://www.cnblogs.com/liangjinghui/p/17855049.html”。

#1，我们把之前算表达量的一个文件genes.TMM.EXPR.matrix给弄到工作文件夹中，并将第一列弄成这样，就是在前面第一列标注为“ID”，genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results也是：

#2，制作group.txt，tab分隔：

Sample    group

WT1         WT

WT2         WT

WT3         WT

OE1 OE

OE2 OE

OE3 OE

#3，进入R，设置工作文件夹，加载数据，并做数据关联

library(readr) gene_exp <- read_delim("有参转录组实战6-差异基因绘制火山图\\genes.TMM.EXPR.matrix") sample_info <- read_delim("有参转录组实战6-差异基因绘制火山图\\group.txt") de_result <- read_delim("有参转录组实战6-差异基因绘制火山图\\genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results") library (dplyr) library(tidyverse) de_result <- dplyr::select(de_result, ID, log2FoldChange, pvalue, padj)%>%   mutate(direction=if_else(abs(log2FoldChange)<1|padj>0.05,'ns',                                              if_else(log2FoldChange>=1,'up','down')))%>%   left_join(gene_exp,by=c('ID'='ID'))

#4，计算上调下调基因的数量

group_by(de_result, direction) %>%   summarise(count=n())

#5，绘制火山图

library(EnhancedVolcano)

EnhancedVolcano(de_result, lab =de_result$ID, selectLab = F, x = 'log2FoldChange', y = 'padj',

 title = 'Volcano Plot',  subtitle= 'OE vs WT',  xlim = c(-10, 10),  pCutoff = 0.05,  FCcutoff = 1)

#6，火山图没什么用，最多放附件，自己还可以试着用ggplot2画。

#蜂蜜与四叶草