芯片散点图

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开发者：stx  |  更新于3 月，2 周前  |  浏览量 467

文献引用：Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn.
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本工具为绘制芯片散点图。
芯片数据分组比较后的差异基因数据经过quantile normalization方法归一化后绘制散点图(scatter plot)，常用于评估两组数据总体分布集中趋势，图中的点代表芯片上的探针点。

参数信息
  1. 差异基因未筛选文件（从芯片项目报告中"差异未筛选.csv"文件提取）
  2. 差异基因筛选文件
  3. 差异倍数阈值

查看更多非必选参数

  1. 第一列探针名称，第二列基因名称
相关数据
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    1. 1. 所有基因或者探针的表达量检测结果

        含有3列信息，第一列对应探针名称或者基因名称，若包含重复，请去重。第二列表示实验组的表达量，列名必须为Case_mean，第三列表示对照组的表达量，列名必须为Control_mean。


    nodeg.png


    demo数据下载：scatter_alldata.xls


    1. 2. 差异筛选结果

        含有4列信息，内容同1.1所有数据一致，额外多出一列 Regulation 表示基因或者探针的上下调情况。

    image.png



    demo数据下载：scatter_degdata.xls


    1. 3. 基因标注

        含有2列信息，第一列为探针名称，第二列为基因名称。

    scatter_gene_anno.png

    demo数据下载：scatter_gene_anno.xls



        注：用于分析的数据需要进行过log2转换后的数据，芯片的分析数据一般已经进行过log2转换，若数据是测序的数据，需要将数据转换为log2（fpkm+1）后的数据才可进行展示。


    1. 1.散点图

        Y轴表示实验组的表达量，X轴表示对照组的表达量，图上的每一个点表示本次结果中的基因或者探针，其中红色的点表示上调，蓝色的点表示下调，灰色的点表示没有满足差异筛选条件。上下调的倍数设置取决于分析时设置的倍数阈值。


    scatter.png


        注: 结果中可以看到在上下调两倍的阈值以上，还存在着较多灰色的点，这些点满足差异倍数大于指定阈值，但是在其他差异筛选条件可能满足不了，比如差异倍数较大，但是p值也很大，这种点一般也认为是不可信的，所以标注为灰色的点。


    1. (1) 用于分析的数据需要进行过log2转换后的数据，芯片的分析数据一般已经进行过log2转换，若数据是测序的数据，需要将数据转换为log2(fpkm+1)后的数据才可进行展示；

      (2）表示实验组的表达量，列名必须为Case_mean，表示对照组的表达量，列名必须为Control_mean。

  • 版本
    		更新日期更新内容
    v1.02020.09.01更新说明文档





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