用前必读
1，使用输入检查工具（windows版）检查输入数据
2，使用excel存储并调整数据（wps不行），然后拷贝、粘贴到输入框
3，请勿使用特殊符号，例如#，<，>，%，（，），非英文字符等。默认仅支持英文字符（部分模块除外）
4，使用SVG编辑器或AI，inkscape修改文字、字体，图例，处理截断等，参考inkscape实操
5，生信分析项目合作请加管理员微信（页面右下）

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必需输入
联合结果（5列：基因名，Y轴log2FC，Y轴P，X轴log2FC，X轴P）

待标注基因（一行一个，来自数据的第一列）


可选输入
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


此图将消耗 4 微币

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

1）如何作图？
1，准备作图数据；2，用excel打开数据，调整为示例格式；3，将调整后的数据粘贴到输入框；4，选择参数；5，提交出图
2）为什么不出图？
对输入数据格式有严格要求。请观看输入框上面的视频介绍，并仔细阅读右侧说明，示例数据。
3）如何引用？
3000+篇google学术，2400+篇知网学术引用
推荐直接写网址
Cite: 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.
Method: Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 20 Feb 2024), an online platform for data analysis and visualization.
Acknowledgement: We thank Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd. (https://www.bioinformatics.com.cn, last accessed on 20 Feb 2024) for providing data analysis and visualization support.
4）交流群/公众号