蛋白质组学

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蛋白质组学,糖基化蛋白质组学,多组学联合分析
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北京蛋白质组学——不会编程也可以轻松画出相关性热图!

2021-12-29 00:00:00

大家好!我是BioLadder生物信息在线可视化云平台的工程师小宇,今天我来给大家分享怎样用BioLadder画出常用的相关性热图!希望大家多多关注,更希望可以听到您的反馈!小宇先谢谢大家喽!

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!小宇在这里先谢谢大家喽!



北京蛋白质组学

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1.什么是相关性热图

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。

当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候,我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起变大,我们称之为正相关,若一组的值变大时,另一组的值减小,我们称之为负相关。

默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度,其值介于-1与1之间。

计算完相关性后,我们通过热图做可视化。热图(heatmap)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。

本文我们就来讨论一下相关性热图是如何绘制的以及如何对其进行解读。

2.绘图前的数据准备

demo数据可以在

https://www.bioladder.cn/shiny/zyp/bioladder2/demoData/Cor/demo.txt下载。

包含2个维度的数据,通常情况下每一行代表一个基因,每一列代表一个样本。



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3. BioLadder生信云平台在线绘制相关性热图

不想写代码?可以用BioLadder生信云平台在线绘制相关性热图。

网址:https://www.bioladder.cn/web/#/chart/3



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3.1 上传文件

点击“选择”按钮上传自己的文件

备注:

1.左下方的数据展现区可以查看自己的上传的数据;

2.点击下载示例,可以下载demo数据;

3.支持txt,csv,xlsx,xls四种格式;



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3.2 调整参数

根据需求调整参数即可

对数处理:可以对数据进行对数转换,对数的底数可以自由挑选

选择计算相关性的方法:一般默认用pearson皮尔逊算法。此外还支持"spearman", "kendall"算法

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聚类失败)

列聚类:是否对列聚类,默认是

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

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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3.3 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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3.4 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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4.相关性热图结果解读



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如图,是一副组学研究中热图的常用绘制模式,每个小方格的颜色表示每个样本之间的相关系数。聚类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。如果不聚类,排序将保持文件数据的默认方式。

5.BioLadder云平台

网址:https://www.bioladder.cn/

BioLadder目前上线了生物学分析很常用的50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,小提琴图,相关性矩阵,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,相关性矩阵,T-SNE,热图,相关性矩阵等,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

好了相关性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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