Par Chris Kirchberg et Scott Wise – Équipe mondiale d'habilitation de JMP
De nombreux clients ont récemment demandé comment créer des tracés volcaniques dans JMP. Le Volcano Plot est un graphique populaire utilisé pour filtrer de nombreuses valeurs p et comparer les moyennes entre deux conditions. Largement utilisé dans la recherche clinique et génomique, il constitue également un outil de dépistage très efficace en milieu industriel où de nombreux paramètres sont mesurés.
L'intérêt d'utiliser un tracé de volcan est qu'il vous permet non seulement de voir rapidement les valeurs p d'intérêt les plus significatives (vues à partir du -Log des valeurs p tracées sur l'axe Y), mais vous pouvez également avoir une idée de la direction. et la force entre les comparaisons (vu depuis l'emplacement sur la différence ou « changement de pli » tracé sur l'axe X). Par exemple, les points indiqués dans le graphique ci-dessous avec les flèches ci-dessous représenteraient des paires de comparaison avec des valeurs p hautement significatives et de grandes différences directionnelles.
Volcano Plot (Source: Wikipedia) Tracé de volcan (Source : Wikipédia) Pour créer un tracé de volcan dans JMP, vous pouvez obtenir tous les calculs nécessaires calculés pour vous à partir de la plateforme de filtrage des réponses. Pour démontrer les étapes à suivre, nous utiliserons le fichier de données d'échantillon JMP « Drosophila Aging » qui examine les données d'expression génique de micropuces sur les effets du vieillissement de la mouche des fruits ( Drosophila melanogaster ) par souche (appelée ligne dans les données). Nous sommes d’abord allés sur la plateforme Process Screening (sous Analyse – Modélisation – Process Screening dans JMP 12 et sous Screening – Process Screening dans JMP 13). Cela nous permettra d'explorer les relations entre plusieurs paires de variables. Dans la boîte de dialogue de la plateforme, placez toutes les colonnes continues à comparer (de log2in_TMS1 à log2in_CG11317) dans la zone Réponse Y et la ligne dans la zone X. Notez que les tracés de volcan fonctionnent souvent mieux lorsque les colonnes à mesurer ont déjà été transformées en valeurs log (car cela facilite la représentation graphique), mais il n'est pas toujours nécessaire de le faire dans vos données brutes.
Appuyez ensuite sur OK pour exécuter le filtrage des réponses qui nous donnera la comparaison « Ligne » pour chaque colonne. Cela fournit une fenêtre de sélection des réponses et un tableau de valeurs P séparé. Ce tableau nous donnera les données de valeur P pour l'axe Y de notre tracé volcanique. 
Nous sélectionnons ensuite les moyens de comparaison de sauvegarde sous le triangle rouge de l'en-tête de la fenêtre de sélection des réponses. Cela ouvre un nouveau tableau sans titre avec de nombreux détails numériques sur les comparaisons de moyennes. Nous avons maintenant la colonne Différence que nous pouvons tracer sur l'axe X de notre tracé du volcan. Notez également qu'il existe un graphique prédéfini enregistré dans ce tableau de données qui montre le LogWorth pratique par différence pratique relative. Bien qu'il s'agisse d'un graphique similaire à certains égards, il n'est pas identique au tracé du volcan car il est conçu pour représenter graphiquement les différences pratiques et les statistiques de comparaison pratiques de Logworth. Comme ces calculs « pratiques » ne sont pas essentiels pour réaliser le tracé du volcan, nous nous concentrerons plutôt sur ce dont nous avons besoin dans les tableaux.
Pour obtenir toutes les données nécessaires de ces deux tables en un seul emplacement à représenter graphiquement, nous avons effectué une jointure de colonnes à partir du menu Tables pour fusionner la table Sans titre avec la table PValues. Nous configurons cette boîte de dialogue pour qu'elle corresponde à la colonne commune « Y » qui contient l'ID de la colonne de comparaison et nous retrouvons avec une nouvelle table « maître » que nous avons appelée Volcano Plot Data. Nous avons maintenant accès aux données de différence et aux données de valeur p pour créer le graphique souhaité.
Il ne reste plus qu'à ouvrir le générateur de graphiques et à créer notre tracé volcanique. Avec les informations contenues dans ce tableau combiné, il existe de nombreuses options pour le type de tracé volcanique que nous pouvons créer. La première étape consiste à ouvrir un générateur de graphiques vierge à partir du menu Graphiques. Ensuite, nous avons fait glisser la colonne Différence vers l'axe X. Pour l'axe Y, nous avons alors le choix d'utiliser le LogWorth (le –Log 10 de la valeur p de comparaison) ou le FDR (False Discovery Rate) LogWorth (les mêmes valeurs log contre une estimation plus conservatrice de la valeur p qui minimise le risque de fausses découvertes). Nous préférons utiliser le FDR LogWorth et l'avons fait glisser vers l'axe Y. La dernière étape a été de placer une ligne de référence sur l’axe Y pour aider à faire apparaître nos points de valeur FDR P significatifs. En cliquant avec le bouton droit sur l'axe Y du graphique, nous mettons une ligne de référence à 1,3 qui est le niveau FDR LogWorth qui équivaudrait à 95 % de confiance dans la signification (un seuil de valeur p d'environ 0,05).
Dans le graphique ci-dessous, nous pouvons voir que seuls deux points (log2in_TMS1 = 1,948 FDR LogWorth et log2in_BcDNA_GH06717 = 1,367 FDR LogWorth) sont au-dessus de la ligne de référence du FDR LogWorth 1,3 (plus de 95 % de confiance dans la différence statistique dans la comparaison moyenne). De plus, la différence de direction nous permet de constater que dans les deux cas, la moyenne de la ligne « SAM » est plus petite que la moyenne de la ligne « ORE », comme l'indiquent les valeurs négatives. Enfin, l'ampleur de la différence nous dirait que le point significatif le plus éloigné (log2in_TMS1 = -0,533) a une différence plus grande que le point significatif suivant (log2in_BcDNA_GH06717 = -0,319).
En bref, le Volcano Plot permet de visualiser les comparaisons de niveaux moyens entre de nombreuses colonnes de mesures afin que nous puissions rapidement sélectionner non seulement ce qui est significatif, mais également l'ampleur et la direction des différences !
