Die untenstehende Grafik wird als Vulkandiagramm bezeichnet, weil sie aussieht, als würde ein Vulkan ausbrechen.
Diese Art von Diagramm wurde ursprünglich im Bereich der genetischen Analyse verwendet und dient dazu, gleichzeitig das Ausmaß und die Signifikanz von Unterschieden beim Vergleich der Expressionsniveaus mehrerer Gene zwischen Gruppen (z. B. Geschlecht oder Genotyp) zu visualisieren.
Es kann jedoch auch für andere Zwecke als die Genanalyse eingesetzt werden, beispielsweise um wichtige Variablen aus einer großen Anzahl von Variablen effizient herauszufiltern. So ist es beispielsweise effektiv, wenn viele Parameter in Prozessdaten vor und nach einer Verbesserung verglichen und Prozesse mit großer Wirkung identifiziert werden.
Ein Vulkanplot ist ein zweidimensionales Diagramm, das statistische Größen wie die Stärke von Unterschieden und deren Signifikanz darstellt . Mit JMP können Sie die Daten direkt im Diagramm genauer analysieren und so die Auswertung effizienter gestalten.
JMP 19 bietet außerdem neue Funktionen für Vulkanplots. In diesem Artikel stellen wir diese Funktionen und den Ablauf der Datenexploration mithilfe von Vulkanplots in JMP vor.
Was ist ein Vulkanplot? Wie erstellt man ihn in JMP?
In diesem Abschnitt wird erklärt, wie man ein Vulkanplot anhand des JMP-Beispieldatensatzes „Drosophila Aging.jmp“ erstellt.
Diese Daten sind das Ergebnis eines Experiments an Drosophila. Dabei wurden die Expressionsniveaus (logarithmisch zur Basis 2 transformiert) von 100 Genen für jede Kombination aus Genotyp (ORE, SAM), Geschlecht (FEMALE, MALE), Alter (WK1, WK6) und Kanal (Cy3, Cy5) gemessen.
Anhand dieser Daten werden wir die Expressionsniveaus von 100 Genen zwischen Genotypen, Geschlechtern, Altersgruppen und Kanälen vergleichen und Kombinationen mit großen Unterschieden untersuchen (in diesem Fall wird eine univariate Analyse durchgeführt).
Auch wenn Sie mit genetischen Daten nicht vertraut sind, betrachten Sie sie als Beispiel für den Vergleich vieler quantitativer Werte zwischen verschiedenen Personengruppen.
arbeiten
Wählen Sie [Analyse] > [Screening] > [Antwort-Screening] und geben Sie eine Spalte mit 100 Genen (kontinuierliche Skala) als [Y, Antwortvariable] und "Genotyp", "Geschlecht", "Alter in Wochen" und "Kanal" (nominale Skala) als [X] an.
Da das Vulkanplot Mittelwertdifferenzen vergleicht, wird vorausgesetzt, dass die angegebenen Y-Variablen auf einer gemeinsamen Skala liegen. Aktivieren Sie daher die Option [Y-Variablen haben eine gemeinsame Skala] . Außerdem aktivieren wir hier die Option [FDR im Vulkanplot verwenden] und verwenden für Mehrfachtests korrigierte p-Werte (siehe unten).
Wenn der Bericht „Response Screening“ angezeigt wird, klicken Sie im Bericht auf die Registerkarte „FDR Log-Worth By Difference“, um das Vulkandiagramm anzuzeigen.
In diesem Beispiel
- Vergleich der Expressionsniveaus von 100 Genen zwischen verschiedenen Genotypen
- Vergleich der Expressionsniveaus von 100 Genen zwischen den Geschlechtern
- Vergleich der Expressionsniveaus von 100 Genen zwischen den Lebenswochen
- Vergleichen Sie die Expressionsniveaus von 100 Genen zwischen den Kanälen
Insgesamt wurden also 400 Vergleiche durchgeführt, und die Punkte im Diagramm entsprechen diesen 400 Ergebnissen.
Wie man eine Vulkangeschichte liest
Die horizontale Achse eines Vulkanplots zeigt die Stärke des Unterschieds, die vertikale Achse dessen Signifikanz. Ist der Unterschied groß, kann er rein zufällig und durch Variabilität bedingt sein. Daher ist es notwendig, auch die statistische Signifikanz zu prüfen.
Horizontale Achse: Mittlere Differenz
Die horizontale Achse zeigt die Differenz der Mittelwerte zwischen den Gruppen.Die im Reiter „Mittlere Differenz“ am Ende des Berichts angezeigten „Differenz“-Werte werden für die Grafik verwendet.
Beispielsweise zeigt die erste Zeile den Expressionswert von log2in_GC6372, berechnet als „Mittelwert MÄNNLICH - Mittelwert FRAULICH“.
Wenn Männchen also einen höheren durchschnittlichen Expressionswert aufweisen, wird dieser rechts angezeigt, und wenn Weibchen einen höheren durchschnittlichen Expressionswert aufweisen, wird dieser links angezeigt.
Vertikale Achse: FDR-Logarithmus
Da die Option „FDR im Vulkanplot verwenden“ aktiviert ist, wird auf der vertikalen Achse der FDR-korrigierte Log-Wert dargestellt. Dieser Wert wird anhand der folgenden Schritte berechnet (①, ②, ③).
① Berechnen Sie den p-Wert des t-Tests
Für jedes Gen wurde ein t-Test-p-Wert berechnet, um die Unterschiede in der Genexpression zwischen den Gruppen zu vergleichen.
② Korrigieren Sie den p-Wert mithilfe der FDR-Methode für multiple Vergleiche.
Da zahlreiche Vergleiche angestellt werden, berechnen wir einen für Mehrfachvergleiche korrigierten p-Wert, um zu verhindern, dass signifikante Unterschiede zufällig entstehen. Die FDR (False Discovery Rate) bezeichnet die Rate falsch positiver Ergebnisse und ist der erwartete Anteil an Ergebnissen, die fälschlicherweise als signifikant eingestuft werden und tatsächlich nicht signifikante Ergebnisse enthalten.
➂Berechnung des FDR-Log-Werts
Der FDR-logarithmische Wert ist der in Schritt 2 ermittelte, FDR-korrigierte p-Wert, umgerechnet in -log10 (FDR-korrigierter p-Wert). Durch diese Umrechnung werden kleinere p-Werte weiter oben angezeigt, was die Visualisierung und Überprüfung der Signifikanz erleichtert.
Der Wert „FDR Log Worth“ in der „Ergebnistabelle“ ist der Wert, der mit Hilfe der oben beschriebenen Schritte ①, ② und ③ berechnet wurde, und dieser Wert wird auf der vertikalen Achse abgetragen.
Wie in der Legende rechts neben dem Vulkanplot vermerkt, zeigen rote Punkte positive Mittelwertdifferenzen mit einem FDR-p-Wert von weniger als 0,01 an, und blaue Punkte zeigen negative Mittelwertdifferenzen mit einem FDR-p-Wert von weniger als 0,01 an.
Es lohnt sich, auf diese farbigen Punkte zu achten.
Mit JMP tiefer in die Daten eintauchen
Betrachtet man das Vulkandiagramm, sind die fünf roten Punkte in der oberen rechten Ecke von Interesse. Es handelt sich dabei um Vergleiche mit großen Mittelwertdifferenzen und hoher Signifikanz.
Durch Auswahl dieser Punkte im Diagramm wird auch die entsprechende Zeile in der Ergebnistabelle und der Mittelwerttabelle ausgewählt, sodass Sie weitere Details anzeigen können.
Um die Auswahl genauer zu untersuchen,Wählen Sie „Bivariate Beziehungen ausgewählter Elemente“ aus, indem Sie auf die rote Dreiecksschaltfläche links neben dem Bericht „Antwortscreening“ klicken.Der Plattform für bivariate Beziehungen wird ein Bericht mit dem Titel „Einweganalyse“ hinzugefügt.
Die folgende Abbildung zeigt einen Bericht, der das Gen „log2in_CG6372“ zwischen den Geschlechtern vergleicht. Anhand dieser Grafik lässt sich visuell bestätigen, dass die Expressionsstärke bei Männern deutlich höher ist als bei Frauen.
Darüber hinaus bietet die neueste Version, JMP 19, rechts neben dem Vulkanplot die praktischen Funktionen „X auswählen“ und „Y auswählen“. Durch Auswahl der zu analysierenden X- und Y-Variablen werden die entsprechenden Punkte im Plot und die Zeilen in der Übersichtstabelle hervorgehoben.
Unten links: Klicken Sie auf „Genotyp“. Die Punkte für den Genotypvergleich sind hervorgehoben, aber die meisten roten und blauen Punkte sind nicht ausgewählt.
Unten rechts: Klicken Sie auf „Geschlecht“. Die Punkte im Diagramm für den Geschlechtervergleich sind hervorgehoben, aber viele der roten und blauen Punkte sind ausgewählt.
Dies zeigt, dass es viele Gene gibt, die sich zwischen den Geschlechtern deutlich unterscheiden.
Sie können „X auswählen“ und „Y auswählen“ auch gleichzeitig verwenden. Die Abbildung unten zeigt ein Beispiel, in dem die ersten fünf Gene in „Y auswählen“ und anschließend der „Genotyp“ in „X auswählen“ ausgewählt sind, während Sie die Strg-Taste gedrückt halten. In diesem Fall ist ein roter Punkt ausgewählt. Wenn Sie den Mauszeiger in die Nähe dieses Punktes bewegen, zeigt die Beschriftung an, dass der Punkt das Ergebnis des Vergleichs von „log2in_TMS1“ zwischen den Genotypen darstellt.
Zusammenfassung
Das Vulkanplot ist eine Methode zur visuellen Untersuchung wichtiger Faktoren, indem es gleichzeitig die Stärke und Signifikanz von Unterschieden zwischen mehreren Variablen visualisiert. In JMP können Sie wichtige Faktoren aus dem Vulkanplot auswählen und diese detailliert untersuchen.
Abschließend finden Sie hier ein Video, das die bisher von Ihnen durchgeführten JMP-Operationen zusammenfasst (ohne Ton).
von Naohiro Masukawa (JMP Japan)
Naohiro Masukawa – JMP-Benutzergemeinschaft
