작성자: Chris Kirchberg 및 Scott Wise – JMP 글로벌 지원 팀
많은 고객들이 최근 JMP에서 화산 도표를 생성하는 방법을 문의했습니다. 화산 플롯(Volcano Plot)은 두 조건 간의 많은 p 값과 평균 비교를 선별할 때 활용되는 인기 있는 그래프입니다. 임상 및 게놈 연구에 많이 사용되며, 많은 매개변수가 측정되는 산업 환경에서도 매우 강력한 스크리닝 도구입니다.
화산 플롯을 사용하면 관심 있는 가장 중요한 p 값(Y축에 표시된 p 값의 -Log에서 볼 수 있음)을 빠르게 볼 수 있을 뿐만 아니라 방향도 파악할 수 있다는 이점이 있습니다. 및 비교 간의 강도(차이 위치 또는 X축에 표시된 "변화 접기"에서 표시됨) 예를 들어, 아래 그래프에서 아래 화살표로 표시된 점은 매우 중요한 p 값과 큰 방향 차이가 있는 비교 쌍을 나타냅니다.
Volcano Plot (Source: Wikipedia) 화산 도표(출처: Wikipedia) JMP에서 화산 도표를 생성하려면 응답 선별 플랫폼에서 계산된 필요한 모든 계산을 얻을 수 있습니다. 따라야 할 단계를 설명하기 위해 JMP 샘플 데이터 파일 "Drosophila Aging"을 사용하여 초파리( Drosophila melanogaster ) 노화 효과에 대한 균주(데이터에서는 Line이라고 함)에 대한 마이크로어레이 유전자 발현 데이터를 살펴봅니다. 먼저 프로세스 스크리닝 플랫폼(JMP 12에서는 분석 – 모델링 – 프로세스 스크리닝, JMP 13에서는 스크리닝 – 프로세스 스크리닝 아래)으로 이동했습니다. 이를 통해 우리는 다양한 변수 쌍 간의 관계를 탐색할 수 있습니다. 플랫폼 대화 상자에서 비교할 모든 연속 열(log2in_TMS1부터 log2in_CG11317까지)을 Y 응답 상자에 넣고 라인을 X 상자에 넣습니다. 화산 도표는 측정할 열이 이미 로그 값으로 변환되었을 때 가장 잘 작동하는 경우가 많지만(이렇게 하면 그래프 작성이 더 쉬워지므로) 원시 데이터에서 항상 그렇게 할 필요는 없습니다.
그런 다음 확인을 눌러 각 열에 대한 "선" 비교를 제공하는 응답 선별을 실행합니다. 이는 응답 선별 창과 별도의 P 값 테이블을 제공합니다. 이 표는 화산 플롯의 Y축에 대한 P 값 데이터를 제공합니다. 
그런 다음 응답 선별 창 헤더 빨간색 삼각형 아래에서 비교 수단 저장을 선택합니다. 이렇게 하면 평균 비교에 대한 많은 숫자 세부정보가 포함된 제목 없는 새 테이블이 열립니다. 이제 화산 플롯의 X축에 플롯할 수 있는 차이 열이 있습니다. 또한 이 데이터 테이블에는 Relative Practical Difference로 Practical LogWorth를 보여주는 사전 스크립트된 그래프가 저장되어 있습니다. 이는 어떤 면에서는 유사한 그래프이지만 Practical Difference 및 Practical Logworth 비교 통계를 그래프로 표시하기 위해 작성된 것이므로 Volcano Plot과 동일하지는 않습니다. 이러한 "실용적인" 계산은 화산 플롯을 만드는 데 중요하지 않으므로 대신 표에서 필요한 내용에만 집중하겠습니다.
이 두 테이블에서 필요한 모든 데이터를 한 위치에 모아 그래프로 표시하기 위해 테이블 메뉴에서 열 조인을 수행하여 제목 없음 테이블을 PValues 테이블과 병합했습니다. 비교 열 ID가 포함된 공통 "Y" 열과 일치하도록 이 대화 상자를 설정하고 Volcano Plot Data라고 하는 새로운 "마스터" 테이블로 끝납니다. 이제 원하는 그래프를 만들기 위해 차이 데이터와 p 값 데이터 모두에 액세스할 수 있습니다.
이제 남은 일은 Graph Builder를 열고 Volcano Plot을 만드는 것뿐입니다. 이 결합된 표의 정보를 사용하면 생성할 수 있는 화산 플롯 유형에 대한 다양한 옵션이 있습니다. 첫 번째 단계는 그래프 메뉴에서 빈 그래프 빌더를 여는 것입니다. 그런 다음 차이점 열을 X축으로 드래그했습니다. Y축의 경우 LogWorth(비교 p 값의 –Log 10) 또는 FDR(False Discovery Rate) LogWorth(최소화하는 p 값의 보다 보수적인 추정치에 대한 동일한 로그 값)를 사용할 수 있습니다. 잘못된 발견의 가능성). 우리는 FDR LogWorth를 사용하는 것을 선호하고 이를 Y축으로 드래그했습니다. 마지막 조치는 중요한 FDR P 값 지점을 표시하는 데 도움이 되도록 Y축에 참조선을 배치하는 것이었습니다. 그래프의 Y축을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 유의성에 대한 95% 신뢰도(p-값 컷오프 ~0.05)와 동일한 FDR LogWorth 수준인 1.3에 참조선을 배치합니다.
아래 차트에서 FDR LogWorth 1.3의 기준선 위에 있는 두 점(log2in_TMS1 = 1.948 FDR LogWorth 및 log2in_BcDNA_GH06717 = 1.367 FDR LogWorth)만 볼 수 있습니다(평균 비교의 통계적 차이에 대한 95% 이상의 신뢰도). 또한 방향 차이를 통해 두 경우 모두 "SAM" 선 평균이 음수 값으로 표시된 "ORE" 선 평균보다 작다는 것을 알 수 있습니다. 마지막으로 차이의 크기는 가장 먼 중요 지점(log2in_TMS1 = -0.533)이 다음 중요 지점(log2in_BcDNA_GH06717 = -0.319)보다 더 큰 차이가 있음을 알려줍니다.
간단히 말해서 Volcano Plot은 여러 측정 열 간의 수준 평균 비교를 시각화하는 데 도움이 되므로 중요한 것뿐만 아니라 차이점이 얼마나 크고 어떤 방향인지 빠르게 선택할 수 있습니다!
