用前必读
1,使用excel存储并调整数据,然后拷贝、粘贴到输入框
2,先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入,通过后再作图
3,表头请勿使用#,<,>,%,(,)等特殊符号。默认仅支持英文字符
4,使用inkscape或者AI修改文字、字体,图例,处理截断
5,生信项目合作,提交bug、发文引用换积分,请加管理员微信(页面右下)

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必需输入

可选输入
待标注基因


图片大小
图片宽度:;图片高度:

显著点的颜色及点大小
第1象限(右上): ;第2象限(左上):
第3象限(左下): ;第4象限(右下):
不显著点颜色: ;点大小:

显著阈值(倍数变化是FC,不是log2FC;不管p的话,p阈值设置成2)
倍数变化1(第2列):;P值1(第3列):
倍数变化2(第4列):;P值2(第5列):

X、Y轴范围(不填则默认)
X轴最小值:;X轴最大值:
Y轴最小值:;Y轴最大值:

X轴说明:
Y轴说明:

字体大小
轴说明字体大小:;轴刻度字体大小:
标注基因字体大小:;各象限显著基因个数字体大小:

标注基因位移(值越大,则点-基因的连线越长)
X轴位移距离:;Y轴位移距离:

是否绘制不显著的点


字体


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组学联合分析四象限图

简介
两种组学,例如相同的样品既做了mRNA-seq,又做了merip-seq,可以进行关联分析,绘制四象限图,以方便筛选基因。其中第1象限(左上)表示up-up,第2象限表示up-down;第3象限表示down-up;第4象限表示down-down。同时可以标注感兴趣的基因点。
数据说明
必需输入包括5列:第1列是基因名(或者其他唯一id);第2列是组学1(例如m6A)的倍数变化,第3列是组学1的p值;第4列是组学2的倍数变化,第5列是组学2的p值。根据log2fc和p值将数据分成4个象限,其中显著差异的点用不同的颜色表示,不显著的点用灰色表示。
可选输入是待标注的基因名,一行一个,来自数据的第一列
论文例子
Comprehensive Analysis of the Transcriptome-Wide m6A Methylome in Endometrioid Ovarian Cancer. fig2B
输入 示例数据
输出

如何引用?

建议直接写网址。4800+篇google学术,3900+篇知网学术
正式引用:Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节:Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节:We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.