两分钟SCI热图攻略：八大类热图工具360°揭秘！课题组的香饽饽就是你！

好用的工具源源不断，就像令人垂涎欲滴的新品蛋糕。而热图，作为生信分析中入门级的数据可视化手段，仍作为经典的数据分析项目被广泛使用。

即使是一项必备的入门分析项目，但若在对R语言等编程语言十分陌生的情况下，想要完成热图的绘制，仍艰难且耗久。

就像前两天，有懵懵的小师妹反馈到：

小师妹一时半会捣鼓不了编程怎么办？基迪奥OmicShare云工具平台为用户提供便捷的数据分析和可视化服务，热图什么的区区不在话下！

热图作为OS上使用频率最高的工具之一，受欢迎程度可想而知。目前，平台上共拥有8款与热图相关的工具，根据使用者的目的、数据类型及研究内容的不同可进行不同热图的绘制。

今天给大家把目前平台上有的热图工具做一个梳理。光知道要画热图，但要画什么样的热图呢？看过这一篇你就知道啦！会的温故而知新，不会的赶紧点赞收藏加转发三连走起！

OmicShare工具总链接传送车：

https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/getsoft

八大类热图

OS云平台目前共拥有8款热图有关工具，分别为：热图、动态热图、组间相关性分析、组内相关性分析、动态相关性热图（组间）、动态相关性热图（组内）、动态PCoA（基础版）、二值热图。具体在“工具中心”搜索“热图”即可查看全部。工具如下：

热图

在热图类工具中使用频率最高，即“经典入门款”。尝试的第一步从它迈进，总不会出错。我们在热图中可以把与丰度有关的大量数据进行聚合，用渐变颜色来直观展现数据的大小，从而展现丰度数据在不同样本中的变化规律。

适用范围：

万金油，哪里需要哪里搬。转录组、代谢组、蛋白组、16S啥的，只要跟丰度有关，输入数据一次成型，飞机都没那么快。

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工具链接传送车：

https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/heatmap

动态热图

热图的“进阶Pro版”，师傅领进门，效果炫不炫酷看个人。动态类工具也是我们OS云工具平台的一大特色，在提交项目后仍能够对各类图形参数进行反复修改和调整，让你享受不用编程也能指点江山的快乐。

若输入了分组文件，则出图可选择显示所有样本或是分组后的样本信息。例如C1、C2、C3为对照组的三个生物学重复样品，我们可以按需求选择三组数据都展示，或者展示一个平均值(Control)组数据。

在调整面板里，基本所有的参数信息都可进行自定义，包括标题、字体、选择是否聚类及归一化、格子的形状大小、颜色等等，可以选择我们提供的经典配色，当然也可以自己想怎么调就怎么调！专属私人定制炫酷到老家，有强迫症的孩子都馋哭了！老板挑剔的就给他调个十张八张！

适用范围：

和入门级热图相同，但更适合想要在热图中展示分组，以及对热图参数亲自操刀的朋友们。

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工具链接传送车：

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组间相关性/组内相关性分析

这两个热图工具一般用于说明表格数据间的相关性。那为什么要分析组内/组间的相关性呢？

基因表达量的高低有可能影响代谢物的种类和丰度；温度、pH等环境因素也无时无刻不影响着微生物的群落结构。不同组学数据之间往往存在关联，想从复杂的数据变化寻找到本质的关联规律，这个时候，相关性分析就闪亮登场啦。

组间相关性热图

组间相关性分析即展示两个表格间每行数据的一个相关性情况，如上图，展示了温度、pH值等环境因素数据和微生物OTU丰度数据间的关联。

组内相关性热图

组内相关性分析即计算一个表格内所有数据的两两相关性。例如，我们一般会根据自己的需求选择以列（样本）为向量或者以行（基因）为向量，对样本（列向量）的分组差异进行评估，评价样本的重复性好不好，以及通过计算基因（行向量）之间的相关性，来评估基因间的关联特征。如上图，展示了样本与样本间的相关性。

适用范围：

探究不同组学数据之间的关联规律、评估样本的重复性等，闭眼用就完事！

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组间相关性分析：

https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/ica2

组内相关性分析：

https://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/ica

动态相关性热图（组内）/动态相关性热图（组间）

和动态热图工具一样，这两个也是前面组内/组间相关性分析工具的“进阶Pro版”。

动态相关性热图（组间）

动态相关性热图（组内）

适用范围：

和组内/组间相关性分析相同。想一次到位省事儿用前面两个普通版，想自己修改参数的用这两个pro版。如果要说还有什么不好用的地方，那就是这些工具操作太方便、出图太快，剩下的时间还可以来两盘王者荣耀和吃鸡。

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动态相关性热图（组内）：

https://www.omicshare.com/tools/home/report/reporticawg.html

动态相关性热图（组间）：

https://www.omicshare.com/tools/home/report/reporticabg.html

动态PCoA（基础版）

PCoA也是一种展示样本间相似性的分析方式，和PCA分析一样都是通过降维方式寻找样本之间的差异。与PCA不同的点在于PCoA是利用Unifrac、Bray-Curtis等样本距离信息来进行计算以及降维图形展示，因此结果更集中于体现样本间的相异性距离。

这个工具输出的图片除了二维及三维的PCoA分析图，还有一张样本距离分析热图，即以热图的形式来直观展示不同分类水平、不同距离模型的样本距离。如图，行和列代表的都是样本，颜色代表样本距离大小。数值越大颜色越接近红色则代表距离越远，数值越小颜色越接近蓝色则代表距离越近。

动态版的工具当然也可以修改参数，进行图片的美化。跟前面的动态工具用法相同，这里就不再赘述。

适用范围：

想在PCoA分析中以热图的形式直观展现样本距离关系。

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工具链接传送车：

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二值热图

相较于传统热图用渐变的格子颜色来直观展现一连串较为“连续”数据的疏密程度或频率高低，有些时候，我们想要在热图中展现的数据是一些分类变量，比如把不同的数据划分为“显著”、“不显著”，或者“group1”、“group2”、“group3”、“group4”类似的分类分组的数据，二值热图，专业为你服务。

二值热图效果如上，不同的颜色表示不同的分组信息，灰色代表数值不在我们的分组范围内。

适用范围：

想用热图的形式对分类分组的数据进行统计。

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八大类与热图有关的工具全部介绍完毕，大家可以回想一下自己的课题需要用到哪些，然后就可以行动起来了。

使用这些快捷方便且颜值出众的科研利器，画出炫酷的图还不是分分钟的事？别不信，下一个课题组怀揣绝技、深藏功与名的科研大佬就是看到最后的你！