热图(heatmap)在RNA-seq数据中表示不同组织/细胞等样本或重复之间不同基因或重复序列等的表达水平差异。同时也可以通过聚类的方式呈现不同样本中不同基因的表达变化,从而呈现差异结果。而这种差异可以通过热图更好的可视化出来。 数据准备 在我们绘制热图之前,首先需要我们已经标准化后的RNA-seq相对定量结果。我们对于标准化存在不
以RNA-seq为例,热图可以:1)直观呈现多样本多个基因的全局表达 量变化;2)呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。 第一个问题很容易理解,毕竟使用颜色(例如红绿的深浅)来展示多个样本多个基因的表达量 高低,既直观又美观。 第二个问题,则需要考虑:你是否要做聚类,是对样本聚类还是对基因聚类。 先介绍需要聚类的...
1##DEseq2 获得dds2dds <-DESeq2(dds)3res <-results(dds)4res <-res[order(res$padj),]5DEG <-as.data.frame(res)67##去掉NA8DEG <-na.omit(DEG)910##热图11library(pheatmap)12choose_gene <- head(rownames(DEG),100)##50 maybe better13choose_matrix <-exprSet[choose_gene,]14choose_ma...
如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。 一 载入R包,数...
RNA-seq中,火山图(Volcano Plot)显示了两个重要的指标:fold change和校正后的p value,利用T检验分析出两样本间显著差异表达的基因后,以log2(fold change)为横坐标,以T检验显著性检验p值的负对数-log10(padj)为纵坐标。 图示解释: 红色点表示TS样本相对于对照样本CK表达量上调的基因,绿色点表示下调基因。
如Expression of hub genes of endothelial cells in glioblastoma-A prognostic model for GBM patients integrating single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing中下图所示 最初我完成该图的方法是用含有基因表达的热图,然后截图或者PS成只有临床指标。这里介绍使用ComplexHeatmap直接完成该图。 一 载入R包,...
RNA_seq 热图绘制 若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1##加载包2library(pheatmap)34##缩小表达量差距5exprSet <- log2(exprSet+1)67##取最大标准差前1000个基因名字8cg <-names(tail(sort(apply(exprSet,1,sd)),1000))910##标准化,只关注样品间基因差异,不关注基因...
将传统的聚类热图精心设计为环形展示形式。这种热图与聚类热图功能相似，同样适用于展示多样本基因的差异表达（如RNA-Seq数据）。它通过颜色的深浅变化，清晰地反映出多个样本中基因的表达量高低。相关性热图 这种热图被广泛应用于多组学关联分析的场景，例如微生物与环境因子、基因组与代谢物、转录组与性状等研究领域。
总之就是一句话通过颜色看表达量，通过聚类看关系 其他的一些热图形式 环形热图:将普通聚类热图美化绘制成环形。它与聚类热图相同，常用于呈现多样本基因的差异性表达(RNA-Seq)，通过使用颜色由深至浅的变化来清晰地展示多个样本中基因的表达量高低 相关性热图:应用于多组学关联分析，如微生物于环境因子、基因组于代谢...
以RNA-seq为例,热图可以: 1)直观呈现多样本多个基因的全局表达量变化; 2)呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。 第一个很容易理解,通过使用颜色(例如红绿的深浅)来展示多个样本多个基因的表达量高低,既直观又美观。 第二个需要考虑:聚类的对象是什么,是否需要聚类。 这里对典型的聚类进行举例。 例如,下图中即对...