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266 人阅读发布时间:2025-09-23 13:25
相关性热图是一种常用的可视化工具,它通过颜色矩阵来展示组学数据中不同变量(如基因、代谢物、蛋白质等)之间的相关性强弱,在挖掘数据潜在关系、揭示生物学机制等方面具有重要作用。
通过颜色深浅(如红色表示正相关、蓝色表示负相关)和数值(通常为相关系数,如 Pearson 相关系数)直观呈现不同组学数据(如基因表达量、代谢物浓度等)之间的线性相关程度,数值绝对值越接近 1,相关性越强。
识别高相关性变量:通过热图可快速定位与其他变量相关性极高的 “核心” 分子(如枢纽基因或关键代谢物),这些分子可能在生物过程中起主导作用,是后续功能验证的重要候选。
推断功能关联:在基因表达谱分析中,若多个基因呈强正相关,可能暗示它们属于同一生物学通路或参与相同的细胞过程(如共表达基因模块)。
跨组学关联分析:在多组学研究中(如转录组 + 代谢组),热图可展示基因表达与代谢物水平的相关性,帮助推断基因表达变化对代谢产物的调控作用,进而解析代谢通路的调控机制。
整合多源数据:在整合转录组、蛋白质组、代谢组等多组学数据时,热图可展示不同组学数据间的相关性,为构建多组学调控网络(如基因-蛋白-代谢物关联网络)提供直观依据。
构建分子互作网络:基于相关性热图筛选的强关联分子,可进一步构建互作网络,结合拓扑学分析(如节点度、介数中心性)识别网络中的关键调控节点。
简洁呈现复杂关系:热图以图形化方式将大量相关性数据浓缩为直观的图像,便于在论文、报告中展示研究发现,提升结果的可读性和说服力。
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涵盖5大模块:使用指南、上传数据、分析参数调整、结果预览、结果下载。

数据文件第一列为基因名,第一行为样本名,内容为表达值/数值。示例如下。

上传数据后,进行分析参数调整
设置“特殊参数”
相关性计算
按行或按列进行相关性计算;
选择展示部分
右上(upper)表示显示右上角图形、左下(lower)表示显示左下角图形、全部(full)表示显示全部图形;
形状
圆(circle)表示每个格子内的图形是圆圈、方(square)表示每个格子内的图形是正方形、椭圆、数字、阴影、颜色、饼图;
排序方法
选择排序方法,如original、hclust、AOE、FPC、alphabet;
聚类方法
选择基因聚类的方法,如ward.D、ward.D2、single、complete、average、mcquitty、median、centroid;
相关计算方法
选择计算相关性方法,如pearson、spearman、kendall;
小值-中值-大值颜色
选择热图中相关性值对应色块的颜色;
展示数字
选择是否要显示相关性数值;
数字大小
选择相关性数字大小,仅在展示数字时有用;
显示对角线
是否要绘制自相关的主对角线;
标注样本相关性
选择是否要标注出所有非显著相关或显著相关的样本(通过P值判断);
标注类型
选择标注方法,可选择用符号、空白或P值标注不相关样本,也可以用*号标记相关样本。若想查看所有P值,可选择P值标注,并将显著水平设为负值。
标注符号
标注类型为符号时,设置标记符号的种类,包括叉号、三角、圆圈等;
标注颜色
设置标记的颜色,如黑、红、绿、蓝、紫;
显著水平
设置显著相关的P值的阈值,1为不相关,0为完全相关。当设置为标记不显著时只需输入一个数值。当设置为用*号标记显著时,可以输入从小到大的多个数值,代表*号的个数。
标注尺寸
设置标记的大小。

输出格式
选择输出文件的格式,其中pdf、svg、eps为矢量图格式,jpeg、png、tiff为位图格式,pptx可用于自主修改绘图中的文字、颜色等元素;
宽度、高度
定义绘图的长宽,若输出图形元素过于密集,则可适当调整该参数;
顶部标签角度
控制绘图顶部标签文字的展示角度;
字体大小倍率
控制所有标签文字的大小,1表示不变,2表示变为2倍,0.5表示变为一半。

提交数据:等待运行结果,分析结果将会在左侧呈现。
(1)如果第一次运行结果不满意,无需重新提交数据,再次进行参数调整并提交即可;
(2)如果第二次还不满意,继续进行参数调整,直至出现理想美图;
(3)获得理想图片后,下载“分析结果”并保存。
选择所需的图片,进行下载。

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