热图如何绘制，怎么分析?看完这篇就会了

在组学研究中，我们常常会用到热图（Heatmap）。色彩丰富的热图总能吸引读者的眼球，给文章增色。但一堆堆的色块让人眼花缭乱，背后的分析方法更让人不知从何下手。今天我们先来初步探一探门道。

热图的解读

热图如下（Nucleic Acids Res (2015) 43 (W1): W566-W570.），本质上它是表现一个数值矩阵，图上每一个小方格都是一个数值，按一条预设好的色彩变化尺(称为色键，Color Key)，来给每个数值分配颜色，虽然看起来眼花，但道理却很简单。这幅图就是24个样本(列)中，30类基因(行)的表达情况。

但不同基因在不同样本中的表达量，可能会跨越好几个数量级，这样就会把色键分得很细，所以通常会对表达量取对数，或取Z-score，这样色键的范围一般就在个位数内变化。

上方两条色彩稍微简单的横条，是根据实验分组，用颜色标出组别。两个横条表示两种分组方式，也就是两个变量（normal tumor和tissue）。就这幅图来说，第一行的黄色表示正常组织，紫色表示肿瘤组织;第二行的蓝绿色表示乳腺，红色表示前列腺。

图外围那些线条，是聚类分析的树形图。越靠下游的子目录中的个体关系越近，最先聚为一类，之后小类与小类又聚为一个大类。而且有些节点走了很远才跟其他组别聚成一类，有些节点没走多远就聚了，所以这些支线的长短，就代表了距离。

高通量测序的数据，通常比较磅礡，生成的热图，每个方格就会很小，基本看不清。这时就可以用一些处理技巧，比如上面那幅图，研究纳入了54675个基因，如果都画出来，这图就会很长，色块也会很密。所以它先通过K均值聚类算法，把这些基因聚成30类。

热图的绘制

绘制热图，最常用的是R语言，当然也能用GraphPad Prism做。但如果数据量不是特别大的话，这里推荐一个在线工具ClustVis，但数据量大时还是容易卡顿。

另一个不太卡的在线工具叫Morpheus，博大研究所开发的。还有桌面软件HemI，华中科技大学开发的。三者都是免费又好用的神器，功能上大同小异。

获取在线热图绘制网站，公众号后台回复：热图在线。注意不要输错了。

下面以ClustVis为例来演示热图的制作吧。

进入网站界面如下：

1.按照网站的要求，它需要的数据格式如下，绿色部分是必须的，红色的是分组信息，可以根据研究需要进行增删:

小编自行在excel中完成了上图的输入：

2.点击data import:

可以选择粘贴或者上传excel文件。上传之后，点选第一个数值单元格，就可区分哪些是数值，哪些是标签和注释（列和行）:

3.点击输出热图即可：

点OK，一幅主图就出来了。

4.调整数据展示选项：

根据自己需要进行相关调整。

5.最后保存为自己想要的Figure格式即可。

最终结果展示：

还有问题可以查阅文献（或点击文末原文链接）：Metsalu, Tauno and Vilo, Jaak. Clustvis: a web tool for visualizing clustering of multivariate data using Principal Component Analysis and heatmap. Nucleic Acids Research, 43(W1):W566–W570, 2015. doi: 10.1093/nar/gkv468.