科研-什么是热图?

Origin科研绘图——手把手教你绘制“热图” 通常,热图使用颜色渐变来展示数据的变化,如红色表示较高的值,蓝色表示较低的值,绿色表示中等值等。它通过不同的颜色深浅或不同的色彩来表示数据的变化和分布,常用于分析具有大量数据点的情况,帮助快速发现数据中的模式、趋势和异常。它通过不同的颜色深浅或不同的色彩来表示数据的变化和分布,常用于分析具有大量数据点的情况,帮助快速发现数据中的模式、趋势和异常。横轴和纵轴的组合构成了一个网格,网格中的每个单元格都代表了某种数据的值。每个单元格的颜色通过色标的映射与其对应的数据值相联系,颜色的变化即表现了数据值的变化。 阅读详情
AI摘要

本文介绍了热图的基本原理及应用场景,包括如何通过颜色映射数值进行数据可视化,以及如何利用热图展示不同样品间的基因表达差异或相关性。文中还详细解释了线性映射与区间映射的区别,并通过实例说明了如何分析热图以获得生物学见解。

图形解读的一般原则:从图的基本构造入手,拆解图的横轴代表什么、纵轴代表什么、几何对象如点、线、柱代表什么和对象的属性如颜色大小代表什么,理解了各个部分,再整体解读图中的差异。

热图是一种很常见的图,其基本原则是用颜色代表数字,让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上,任何一个表格数据都可以转换为热图展示。

热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示,利用颜色变化来可视化比较数据。当应用于数值矩阵时,热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小;若行为基因,列为样品,则是对应基因在对应样品的表达值;若行和列都为样品,展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。

数字映射到颜色可以分为线性映射和区间映射。线性映射是每个值都对应一个颜色,区间映射是把数值划分为不同的区间块,每个区间块的所有数字采用同一个颜色显示。两者没有优劣好坏之分,具体使用取决于展示意图。

在这里插入图片描述
样本相关性热图为对称热图,每个单元格代表一个相关性值,具体是哪种类型的相关性可从图例 (Legend)获取。一般结合层级聚类展示,样品相似度高的聚在一起。同时标记样品自身的分组、处理信息,查看样品聚类结果是否与生物分组吻合、差别在哪、各个生物重复的一致性怎么样、各个生物重复是与自己组的样品一致性高还是与其它组样品一致性高,这些可以反映处理的批次的影响和样品质量的好坏。

下图来源于一篇Cell文章 ——Clustered Spearman correlation matrix for different RNA-seq replicates for no treatment and KLA 1h,其主旨是比较不同品系小鼠对基因表达和转录因子结合研究的影响差异有多大。图中展示了不同品系小鼠的野生型和KLA处理组基因表达谱Spearman相似性热图。从对角线处的16-宫格可以看出,小鼠品系比处理方式对表达量的影响更大。
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热图怎么画?
热图如何绘制,怎么分析?看完这篇就会了

热图(Heatmap)绘制(matplotlib与seaborn) matplotlib与seaborn单一绘制heatmap。 阅读详情

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