Publikationsreife Volcano Plots aus Ergebnissen der differenziellen Expression.
Laden Sie Fold-Change-Werte und adjustierte p-Werte hoch, legen Sie Schwellen und Beschriftungen fest und erhalten Sie einen sauberen, KI-generierten Volcano Plot als manuskripttaugliche PNG-Datei.
Laden Sie Daten hoch und beschreiben Sie das gewünschte Diagramm.
Kostet 5 Credits. Aus Ihren hochgeladenen Daten und Ihrem Prompt entsteht eine publikationsreife PNG-Datei.
Vorschau
Seitenverhältnis: 16:9
Dies sind Beispielvorschauen. Laden Sie Ihren Datensatz hoch, um Ihren eigenen Volcano Plot zu erstellen.
Nutzen Sie diese Beispiele als Vorlage für RNA-Seq, Proteomik, Biomarker-Screenings, Schwellenansichten und manuskripttaugliche Volcano Plots.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei rna_seq_differential_expression.csv einen publikationsreifen Volcano Plot zur differenziellen Expression aus RNA-Seq. Verwenden Sie den log2 Fold Change auf der x-Achse und die adjustierte Signifikanz auf der y-Achse, gestrichelte Schwellenlinien, rote hochregulierte und blaue herunterregulierte Treffer, hellgraue nicht signifikante Punkte sowie knappe Beschriftungen für die stärksten Gene.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei proteomics_abundance_response.xlsx einen Volcano Plot, der die Veränderung der Proteinabundanz nach der Behandlung zeigt. Tragen Sie den log2 Fold Change gegen die Signifikanz des adjustierten p-Werts auf, heben Sie zu- und abnehmende Proteine in unterschiedlichen Farben hervor, beschriften Sie nur Proteine mit hoher Konfidenz und halten Sie den wissenschaftlichen Stil mit weißem Hintergrund schlicht.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei treatment_control_rnaseq.tsv einen Volcano Plot für Behandlung gegen Kontrolle. Verwenden Sie symmetrische x-Achsengrenzen um null, färben Sie signifikant positive und negative Fold Changes getrennt ein, halten Sie die dichte Masse nicht signifikanter Gene dezent, ergänzen Sie kompakte Angaben zu den Schwellen und beschriften Sie ausgewählte Gene aus der hochgeladenen Feature-Spalte.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei biomarker_screen_results.csv einen Volcano Plot der Ergebnisse eines Biomarker-Screenings. Heben Sie Kandidaten mit großem Effekt und hoher adjustierter Signifikanz hervor, beschriften Sie die Top-Biomarker, verwenden Sie eine übersichtliche Legende für hochreguliert, herunterreguliert und nicht signifikant und lassen Sie die dicht gedrängten Hintergrundpunkte unbeschriftet.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei multi_threshold_screen.csv einen Volcano Plot, der die Schwellen für Fold Change und FDR deutlich zeigt. Ergänzen Sie vertikale und horizontale Hilfslinien, verwenden Sie zurückhaltende Farben für die signifikanten Gruppen, halten Sie nicht signifikante Punkte blass und beschriften Sie nur Punkte, die sowohl die Effektstärke- als auch die Signifikanzschwelle überschreiten.
Prompt
Erstellen Sie auf Basis der hochgeladenen Datei publication_volcano_hits.xlsx einen schlichten, monochromen Volcano Plot für eine Abbildung in einer Fachzeitschrift. Verwenden Sie schwarze und graue Punkte mit sparsamen blauen Akzenten für ausgewählte Treffer, klare Schwellenlinien, gut lesbare Genbeschriftungen, ausgewogene Ränder und keine dekorativen Elemente.
Laden Sie Ihre Ergebnisse als CSV-, TSV-, TXT- oder Excel-Datei hoch – mit einer Spalte für die Gen- bzw. Feature-Namen, einer für den log Fold Change und einer für den adjustierten p-Wert oder die bereits transformierte Signifikanz.
Nennen Sie SciFigure AI Schwellen, Beschriftungen, Farben, Signifikanzkategorien und den gewünschten Abbildungstitel.
Erzeugen Sie den Volcano Plot mit KI, prüfen Sie Beschriftungen und Schwellen und laden Sie die PNG-Datei für Paper und Präsentationen herunter.
Es macht aus Ergebnissen einer Analyse der differenziellen Expression oder eines Hochdurchsatz-Screenings einen sauberen Volcano Plot, der Effektstärke und statistische Evidenz in einer Abbildung vereint. Das Ergebnis ist für Manuskripte, Laborberichte, Poster und Forschungsvorträge ausgelegt.
Eine Spalte mit Gen- oder Feature-Namen, eine numerische Spalte für die Effektstärke wie den log2 Fold Change und eine numerische Signifikanzspalte, etwa den adjustierten p-Wert, die FDR, den q-Wert oder den -log10 des adjustierten p-Werts.
Ja. Ordnen Sie die Spalte mit den adjustierten p-Werten zu und beschreiben Sie die gewünschte y-Achse. Der Generator verwendet die zugeordnete Spalte, ohne bereits transformierte Werte ein zweites Mal zu transformieren.
Ja. Fügen Sie eine Spalte mit den Namen hinzu und beschreiben Sie, welche Treffer beschriftet werden sollen, etwa die Top-Treffer nach FDR, bestimmte Gene oder die Mitglieder eines Signalwegs.
Ja. Geben Sie die Schwellen für Fold Change und Signifikanz an und legen Sie die Farben für hochregulierte, herunterregulierte und nicht signifikante Punkte fest.
Ja. Prüfen Sie vor der Einreichung aber die hochgeladenen Werte, die Methode der Korrektur für multiples Testen, die Schwellen, die Beschriftungen und die Abbildungslegende.
Heatmap erstellen
Muster in Matrizen über Gene, Proben, Signalwege oder Assays sichtbar machen.
Kostenlos testen
Streudiagramm erstellen
Zusammenhänge zwischen gepaarten numerischen Variablen darstellen.
Kostenlos testen
Punktdiagramm erstellen
Einzelwerte und gruppierte Markerintensitäten zeigen.
Kostenlos testenErstellen Sie mit SciFigure AI Volcano Plots, Heatmaps, Streudiagramme und weitere forschungstaugliche Visualisierungen.
