用分组聚类热图分析数据你会吗?实操讲解学习一下!!

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分组聚类热图（又称“Heatmap 图”）是通过颜色变化与相似程度反映二维矩阵或表格中的数据信息。它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅来表示，常根据需要将数据以样品间丰度相似性进行聚类，将聚类后数据表示在heatmap图上，可将高丰度和低丰度的物种、基因等分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映不同样品或者分组间的相似性和差异性。分析流程只需准备好丰度表和分组信息表两个输入文件，便可完成分组聚类热图的制作，更高效的挖掘基因的信息！

结果展示

   

接下来我们一起来看看我们的视频讲解吧！

 

微科盟生科云平台——分组聚类热图实操讲解

 

操作方法也可以看我们下面的说明哦~

一、导入丰度表

   制表符分隔的文本文件表格；第一行应包含样本名，唯一 (不可重复)，与分组信息表第一列相对应 (顺序可以不一样)；第一列为组学feature名 (如微生物，代谢物，基因，表型名)，唯一 (不可重复)，推荐使用绝对丰度表，reads数表等，总体数值过小（小于１）可能导致无法出图，示例表格以功能丰度表为例：

 

二、导入分组信息表 

   制表符分隔的文本文件表格；行名为样本名，列名为分组方案。

  注：分组信息表中的行名 (第一列) 必须和丰度表的列名相对应，示例文件如下：

注：1.输入文件不应该包含特殊字符，推荐使用字母数字下划线和点编辑表格；2. 输入文件行名 (第一列)，和列名 (第一行)不能有重复的值；3. 表格中有缺失值的地方可以空着，但行名 (第一列) 和列名 (第一行) 以及最后一列不能有缺失值 (不能空着)，否则无法通过客户端检查。

三、选定分组方案

  可选择分组信息表中的某一的分组方案，示例如下：

四、选定分组对应的颜色及格子颜色

  可选择默认值，也可以按照个人需要进行调整颜色及明亮程度，示例如下：

  分组对应颜色：

  格子颜色：

五、选定数值映射方式

   数值映射方式有三种方式可选择，若选择log10转化，可淡化巨大差异，维持微小差异，区分效果较好，例如输入绝对丰度表，其数值差异较大时可选择; 若选择标准化，可去除feature之间差异，突显样本间差异；若选择无：保留所有数据间差异。

六、是否使用分组均值绘制热图

   若不使用分组均值绘制热图，则展示所有样本中组学features的组成情况；若使用分组均值绘制热图，则展示各样本组中组学features的组成情况；

七、选定热图中feature个数上限

  选择不同feature个数，可对丰度最高的feature画图，feature个数一般选择默认值即可，或按照个人需要进行调整，但超出上限以外的其余features丰度会合并为Others。

八、选择是否进行样本聚类

  若选择是，结果图中样本会根据样本中组学features的丰度进行聚类；若选择否，结果图中样本顺序按照输入时顺序排列。

九、是否调换行列位置以及格子宽度、高度和字号大小

   可根据个人需要进行选择

十、提交任务

 更多小工具和一键化程序上线 

 

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