蛋白质组学

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北京蛋白质组学 ——[BioLadder云平台] 不编程怎么画出最常用的热图!

2021-11-15 14:04:29

大家好!我是BioLadder生物信息在线可视化云平台的工程师小宇,从今天起我会不定期的在公众号分享云平台各个模块的使用方法及案例,来帮助大家更快熟练的使用云平台。希望大家多多关注!

如果您反馈问题,报告Bug,提出新的需求,请直接在公众号内发留言给我哦!为感谢您对BioLadder的认可我们还有星爸爸同款收纳包相赠哦!小宇先谢谢大家喽!



北京蛋白质组学



mini收纳包

今天我来给大家分享怎样用BioLadder画出常用的热图!

在组学研究的相关文章中,我们常常可以看到热图(Heatmap)的展示。这些红绿相间且色彩变化丰富的热图总是能吸引读者的眼球,从而为文章增添不少亮色。当然,作为严谨的科学研究论文,图表的展示当然不可能仅仅是为了好看。热图作为一种对实验数据及其分析结果的直观的表达方式,在很多文章中都有着不可或缺的地位。

它是一种将规则化矩阵数据转换成颜色色调的常用的可视化方法,其中每个单元格对应数据的某些属性,属性的值通过颜色映射转换为不同色调并按规则填充单元格。

绘图前数据分析

demo数据下载位置:

https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/demoData/heatmap.rar

热图数据

数据来源一般是搜库结果定量表。包含2个维度的数据,一般情况下,每一行是一个基因,每一列是一个样本。



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样本分组数据(可选)

行名的名称和个数要和之前的heatmap数据保持一致,列名为分组名称,可以包含不止一个分组。




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基因分组数据(可选)

行名的名称和个数要和之前的热图数据保持一致,列名为分组名称,可以包含不止一个分组。




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BioLadder生信云平台怎么画热图

不想写代码?可以用BioLadder生信云平台在线绘制热图。

网址:https://www.bioladder.cn/web/#/chart/6



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上传文件

选择上传的文件类型

点击“选择”按钮上传自己的文件

备注:第2,3文件为分组信息,非必选




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调整参数

根据需求调整参数即可

• 对数处理:是否对您的数据进行对数处理

• 归一化:是否对您的数据进行归一化。这里可以选择对数据按行或是按列进行归一化。

• 显示行名称:是否显示行名,默认显示。

• 显示列名称:是否显示列名,默认显示

• 注释图例:是否显示图例,默认显示

• 行聚类:是否对行聚类,默认是(注意,当某一行的数据都为空时会自动删掉此行)

• 列聚类:是否对列聚类,默认是字体大小

• 颜色:选择热图颜色(三个颜色):按照由低到高的顺序选择三个颜色,默认为蓝,白,红。



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提交查看

上传完数据,并调好参数后,点击右上方“提交”按钮,图像会出现在左侧。如果没有上传自己的数据,会使用默认的demo数据绘图。



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下载

首先,挑选自己想要的格式有png,jpg和pdf供选择,接着调整图片的宽,高和分辨率(注:这里的宽高比会反馈到左上的绘图区),点击“Download”下载按钮。




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热图怎么看


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如图,就是一副组学研究中热图的常用绘制模式,每个小方格表示每个基因在不同样本中的定量值,其颜色表示该基因表达量大小,表达量越大颜色越深(在这里红色为高表达,蓝色为低表达)。每行表示每个基因在不同样本中的表达量情况,每列表示每个样品中所有基因的表达量情况。上方树形图表示对来自不同实验分组的不同样品的聚类分析结果,左侧树状图表示对来自不同样本的不同基因的聚类分析结果。

行名称,一般为分组名称

列名称,一般为基因名称

图例信息,左侧是热图小方块的颜色图例说明,右侧为分组信息的图例说明。

列聚类,如果不聚类,排序将保持文件数据的默认方式。从样本角度讲,聚类可以观察到你采集的不同组别样本是否被分类到一起了。因为,理论上如果样本来自于同一个组,其特征应该是相似的,而如果在实际操作中,某一个应该属于该组的样本被聚类到别的组了,那就说明这个样本本身的变异度很高,或者说在之前的样本采集或者测序过程中出了什么问题。

行聚类,如果不聚类,排序将保持文件数据的默认方式。从基因表达角度讲,聚类可以观察到哪些基因群体具有比较一致的表达变化,因为基因的上下游关系一般是连锁反应的,也就是说一个基因的表达增加可能能够带动一系列的基因的表达增加。

列分组信息。

行分组信息。

BioLdder云平台

BioLadder目前上线了生物学分析常用的40多个模块,主要包括以下四类:

数据可视化:箱线图,南丁格尔玫瑰图,韦恩图,UpSet图,饼图,词云图,核密度图,小提琴图,弦图,柱形图等

组学数据分析:序列的多重比对,表达数据的CV曲线图,PCA,T-SNE,热图,相关性热图等,趋势分析的mFuzz,差异分析的火山图,富集分析的气泡图,修饰位点上下游模体分析的seqLogo,Motif热图等

功能分析:GO弦图,相互作用网络图,富集分析

数据预处理:归一化,补值,FDR校正,长宽表互换等

好了热图的绘制就到这里了,后续大家想要了解什么内容可以给我们评论反馈,我们会根据大家的意见持续更新。我们欢迎您以任何方式提出您的优化意见,使BioLadder平台成为广大科研工作者的生物信息分析平台!

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