# 火山图与曼哈顿图阅读指南

## 适用场景
- 展示大规模差异分析结果（如RNA-seq、GWAS、蛋白质组学）
- 同时展示统计显著性和效应量
- 识别top hits（关键基因/SNP/蛋白质）

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## 核心阅读维度

### 1. 阈值线
- **显著性阈值**：通常是水平线（如 p=0.05, p=0.01 或 FDR q=0.05）
  - 注意：如果用了-log10(p)，阈值线是水平的；如果用原始p值，是垂直的
  - **多重检验校正**：如果是组学数据（测了上万个基因），必须用FDR（Benjamini-Hochberg）或Bonferroni校正，不能用raw p-value
- **效应量阈值**：通常是垂直线（如 |log2FC| > 1 或 > 0.5）
  - 小效应量（|log2FC| < 0.5）即使统计显著，生物学意义可能有限

### 2. 象限分布
- **左上/右上象限**：高显著性 + 大效应量 = 最有生物学意义的hits
- **中间区域**：不显著或效应量小 = 可忽略
- **对称性**：上调和下调的数量是否对称？不对称可能提示技术偏倚（如文库制备偏差）

### 3. Top Hits
- **标注的基因/位点**：作者特别标注的点是否有生物学合理性？
- **已知标记**：是否与先验知识一致？（如已知癌症基因在肿瘤vs正常中差异表达）
- **新颖性**：新发现的hits是否有功能注释支持？

### 4. 整体模式
- **漏斗形/三角形**：理想情况，大效应量对应高显著性
- **离散分布**：无明确模式 = 可能缺乏系统性差异
- **批次效应信号**：如果看到按批次聚类的显著点（如所有batch1样本的某基因都高表达）= 技术artifact

### 5. 曼哈顿图特有（GWAS）
- **基因组位置**：x轴是染色体位置，y轴是-log10(p)
- **峰（Peak）**：连续多个显著SNP = 关联区域（LD block）
- **基因注释**：峰附近是否有已知基因？功能是什么？
- **Bonferroni阈值**：通常为 5×10^-8（全基因组显著性）
- ** suggestive 阈值**：通常为 1×10^-5（提示性关联，需验证）

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## 常见陷阱

| 陷阱 | 说明 | 如何识别 |
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| 未校正p值 | 用raw p-value而非FDR，假阳性率高 | 看方法部分：是否提到FDR/BH校正？ |
| 效应量过小 | |log2FC|<0.2却标注为"显著差异" | 看垂直阈值线位置 |
| 批次效应 | 技术批次驱动差异而非生物学 | 看是否有按批次聚类的显著点 |
| 样本量不足 | 小样本导致效应量估计不稳定 | 看误差线（如果有）或 replicate 数量 |
| 选择性标注 | 只标注支持结论的点，忽略矛盾点 | 看是否标注了所有已知关键基因？ |

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## 批判性提问模板

1. "多重检验校正方法是什么？如果是组学数据，是否用了FDR？"
2. "效应量阈值是多少？|log2FC|>1还是>0.5？生物学意义如何？"
3. "显著性阈值是raw p-value还是校正后的q-value？"
4. "Top hits是否有先验知识支持？新发现的hits是否有功能注释？"
5. "上调和下调基因数量是否对称？如果不对称，原因是什么？"
6. "如果是曼哈顿图，峰宽是多少？是否跨越多个基因？"
