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绘制热图也可以如此简单
发布时间:2018-03-30 11:59   点击率:

第一眼看热图 


在阅读文件的过程中,大家肯定会时常看到热图(Heatmap)。热图不仅好看,而且还能直观地表达分析结果,在文章中有不可或缺的地位。比如,下图:

 
1、每个小方格表示一个观测值,其颜色表示观测值的大小,观测值越大越趋近于黄色,越小则趋近于蓝色;
2、每行表示每个观测样本在不同观测量中的观测值;
3、每列表示所有观测样本中某一观测量的值。
4、从图中,可以很直观地看出:C1-C15这15个选择的特征在ShanDong和Other provinces这两个不同的群体当中的差异。

从图中可以明显的看出,C2、C6、C11和C14这四个观测值在Shandong这个群体中的数值较大,而C3、C8、C10和C12这四个观测值则在Other provinces这群体中的值较大。这证明在两组中,各自的样本重复性都是很好的,可以说明其在实验处理上是不存在大的失误的,得出的数据也是可信的、可靠的、符合逻辑的。



实际研究中的热图


对于不同的研究内容,横纵坐标可以根据实际的数据进行相应调整。热图除了体现观测量的数值差异,在文章中的另一大作用就是直观展示重点研究对象其观测量的数据差异变化情况。
对于生信研究者而言,通常会出现这样的情况:那就是一次实验中得到的观测量往往成千上万,导致一副全局性的热图的行数或列数变得十分庞大,使得在一副图片大小的篇幅内,代表单个观测值的每一个小方格的信息(如基因名和表达量等)几乎不可能被肉眼所识别。
所以类似的,用整个数据集画出的热图往往只能用于数据的整体质控。而要能够向读者清晰展示自己所研究的某些观测值的数据分布与变化情况,就需要进行挑选之后才能进行热图的绘制。
因此,热图在文章当中是必不可少的。但是,绘制热图对于不会编程的人是一种噩梦。


下面来介绍一个简单绘制热图的在线工具—matrix2png interface

1、首先,需要准备好自己的数据,首行和首列是自己样本的名称和观测值的名称。如下所示:

需要注意的是,每个数值之间需要以Tab作为分隔符。

在下图中根据按钮可以提交自己已经创建好的文件。



2、如果说对图形没有参数设置的话会根据默认设置运行,当然,效果会比较差,因此接着我们还需要设置我们的参数。在此,我们可以选择设置每个元素的大小,是否进行数据预处理和最大最小值。


 
3、这里是colorbar的设置内容,里面可以根据自己的要求设置背景色、缺失值的颜色、colorbar,colorbar可以根据所提供的参数或者是上传自定义的参数。



4、这里可以设置xy轴的信息。在设置完成所有的参数之后,点击submit就可以绘制属于自己的个性化热图了。


Duang~~下面就是根据测试数据得到的热图。(数据无实际意义)


相信如果放一幅有实际意义的热图在文章里,除了可以清晰有效地说明研究对象的表达量变化情况,还能为文章增添不少亮色,可谓是锦上添花!


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