⑴ 转录组分析--差异分析DeSeq
1 ###数据读入和处理
2 #### dds矩阵的创建 ####
3 ### DESeq2进行差异分析 #####
4 #### DESeq2分析中得到的resdata进行绘制火山图 #####
5 筛选差异基因
6 表达矩阵探索,选取差异表达的基因做热图 (注意是用矫正后p值排外序的)
7 PCA分析 使用对dds矩阵处理后的vst或rld值
⑵ 珍藏 史上最全热图绘制工具及操作流程（一）
heat map（热图）一词相信大家肯定不会陌生，在很多重量级科学论文中非常常见。使用heat map可以容易展示多组分之间关系或相关性，也能展示基因表达前后差异。heat map其实还蕴含不少分析的秘诀，这么高大上的heat map是怎样实现的呢？
热图的应用性很广，在介绍热图绘制工具之前，我先给大家科普科普，讲讲有关热图的基本概念、历史、用途。
Heat map 的基本概念
Heatmap是热图，也叫热力图，可以用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。热图使复杂的数据可视化和一目了然。通常根据需要将数据进行物种或样品间丰度相似性聚类，将聚类后数据表示在热图上，可将高丰度和低丰度的物种分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映多个样品在各分类水平上群落组成的相似性和差异性。结果可有彩虹色和黑红色两种选择。
热图有两类：集群热图（cluster heat map）和空间热图（spatial heat map）。在集群热图里，图片大小固定在单元格里，制定成一个包含行和列的矩阵。单元格大小是可任意调节。而在空间热图里，在一个空间里大小和位置都固定好的。
Heatmap的生成原理可以这样概括，先为离散点设定一个半径，创建一个缓冲区；再对每个离散点的缓冲区，使用渐进的灰度带（完整的灰度带是0-255），从内至外、从浅至深填充；因为灰度值可以叠加，数值越大则颜色越深，在灰度带中显得越白。实际上可选择ARGB模型中任一通道作为叠加灰度值，从而对于有缓冲区交叉的区域，可叠加灰度值，因而缓冲区交叉的越多，灰度值越大，这块区域越“热”。最后，用叠加后的灰度值为索引，从一条有256色的色带中映射颜色，并对颜色重新着色，从而实现热图。
灰度带
彩色带
热图的历史
热图其实并不是一种新的概念，可以追溯到19世纪。
热图起源于数据矩阵中二维数值的显示。较大的数值用较小的深灰色或黑色方块（像素）表示。在1873年Lona就使用了阴影矩阵将巴黎各区的社会上统计数据实现了可视化。在1957年Sneath展示了聚类分析的结果，通过对矩阵的行和列进行置换，根据聚类将相似数值放置在彼此的附近。之后Jacques Bertin使用了类似方法显示出符合格特曼尺度的数据，他将集群树连接到数据矩阵的行和列，这一想法来自于1973年Robert Ling。Robert Ling使用了打印机的字符来表示不同灰度，即一个像素就有一个字符宽度。在1994年Leland Wilkinson开发了第一个计算机程序（SYSTAT），用于制作高分辨率彩色图形的集群热图。在1991年，软件设计师Cormac Kinney注册了“heatmap”商标，发明了一种用2D图形显示实时金融市场信息的工具。如今，热图仍然可以手工形式、Excel电子表格或使用像Hotjar这样的专业软件创建。
热图的4种类型
第一种，生物学热图，通常用在分子生物学范畴，可以显示从DNA微阵列获得的大量可比较样本（不同状态下的细胞、不同患者的样本）中的很多基因的表达水平。
第二种，树形图，是数据的2D分层分区，在视觉上类似于热图。
第三种，马赛克图，是一种平铺热图，用于表示双向或更高方式的数据表，与树形图一样，镶嵌在图中的矩形区域是分层组成。意味着这些区域是矩形。
第四种，密度函数可视化图，用来表示出图中点密度的热图，使人们能够独立在变焦参数感知点的密度。在2015年Perrot等人提出的一种方法，通过使用Spark和Hadoop等大数据基础设备，利用密度函数可看到几十亿个点。
热图在各个领域内的用途
热图通过众多数据点信息，汇聚成直观可视化颜色效果，至今热图被广泛应用在不同领域和范畴，比如气象预报、医疗成像、机房温度等，甚至应用于竞技体育领域的数据分析。
观看一场世界杯足球竞赛时，评委们通常利用热图了解到champion队伍中门将、后卫、中场和前锋的跑位，让我们一目了然地看到多名球员在比赛中跑位的差异。
气象局还可利用热图判断地震震源位置，可清楚看出哪些地方是地震高发区（频率最高）。
还可结合网络地图和热图，就可利用热图看到金融商圈，将商家的坐标采集下来，根据坐标点进行聚类。看下面这张图，红色表示商家较多的地方，我们就可知道哪些是金融商圈。
那么，在 生物学 领域上热图提供什么用处呢？
热图经常用于 展示多个基因在不同样本的表达水平 ，然后通过聚类等方式查看实验组和对照组特有的方式。
如上图所示，每一列代表一个样本，每一行代表一个基因，颜色代表表达量（这张图的图例看出，颜色越偏红色，数值越大，基因表达量越高）。
热图还可用于 展示其他物质的丰度 ，如某细菌的相对丰度、代谢组不同物质的含量。当然热图还有一个重要的用处是展现出不同指标、不同样本等之间的相关性。
以上这图就是相关性热图，颜色深浅代表着相关系数的大小，越接近白色说明相关性越弱，偏蓝（负相关）或偏红（正相关），颜色越浅说明相关性越弱。在相关性计算中除了相关系数外，我们还看到p值是否显著。如果把P值表示出来，可以在方格内加入*号或具体数值。但是由于我们在上图看到不同的两个指标之间的关系是被重复展现2次，所以有时候我们只需展现一半（对角线以上或以下）的一半图形就够了。就像下图所示：
好了，这篇就讲到这里，下一篇将为你揭晓更多有关热图的奥秘。
⑶ 初学者R语言：热图基础画法及个性化调整详解
热图（Heatmap）：用颜色变化直观的表达数据之间差异的图，是对实验数据进行质制和差异数据的展现，是数据挖掘类文章的标配。
例如上图，每个小方格表示每个基因，其颜色表示该基因表达量大小，表达量越大颜色越深（红色为上调，蓝色为下调）。每行表示每个基因在不同样本中的表达量情况，每列表示每个样品中所有基因的表达量情况。上方树形图表示对来自不同实验分组的不同样品的聚类分析结果
⑷ 如何利用pheatmap包绘制基因表达热图
1. 输入demo数据到R中
利用read.delim()函数读取demo.txt文件，将文件中的基因表达数据存到名为data的对象中。
利用str()函数查看data对象，存储有100个观测值(obs，即100个基因转录本)，每个观测值对应20个变量（即在20个样本中的表达值水
平），数据类型为数值型（num）。已知其中sample1~sample10来自A组，sample11~sample20则来自B组。
2. 利用pheatmap包中的pheatmap()函数绘制热图
键入代码，按默认方式进行热图绘制
简单一句代码，热图便绘制完成
⑸ 热图展示单细胞转录组基因在不同组中表达阳性细胞差异
近日，看到-生信作曲家-发的帖子，展示的内容是单细胞差异基因的图，是利用热图的形式展现的，在一个热图上可以展示不同cluster中不同组的基因表达阳性细胞比例，差别一目了然，可以同时展示很多的基因。
首先构建作图数据，我们用最“笨”的办法吧，分别找出不同细胞类型下，两组之间（GM， BM）的差异基因，这里设置阈值为0，让所有基因都保留下来。然后设置需要查看或者展示的基因，分别在各个差异基因文件中提取这些基因的表达数据，我们需要的数据是ptc1和ptc2这两列，分别对应两个分组。最后将所有细胞差异基因中提取的数据进行合并就可以作图。
热图的做法很简单，参考我们之前的系列：
画热图只标注感兴趣的基因名称
热图2：分组聚类，让热图分裂
热图3：热图行列分组信息注释
热图4：ComplexHeatmap画复杂热图行列注释
我们可以直接用pheatmap来画，但是区别在于需要将每个基因在细胞中的表达数值显示在热图上，只需要加display_numbers = TRUE参数即可。
最后导出pdf图片，用AI修饰一下即可。
当然ComplexHeatmap包的Heatmap函数也是适用的。如果需要进行更多的修饰和改造也是可以的。（ 补充：之前的热图系列没有说到一个问题就是ComplexHeatmap做热图之后的legend标题的问题，自动显示的是matrix，而且每画一次，就在后面加数字，有很多小伙伴有这个疑问。其实在他的参数heatmap_legend_param 中是可以定义标题和legend位置的。 ）
最后修饰修饰成为一个可发表的图片。
这个热图还是挺实用的，有需要示例数据的小伙伴可在我的公众号《KS科研分享与服务》----联系作者索取数据，记得在公众号后台留下您的邮箱！
⑹ 案例演示 | R语言绘制热图代码
本文是个人笔记，请谨慎付费[星球用户可免费看]。
我们在分析了差异表达数据之后，经常要进行热图的可视化展示。
热图（Heat map） 是一个以 颜色 变化来显示数据的 矩阵 。虽然“热图”是一个新兴的词汇，但是用明暗的矩阵来标示元素的方法已经有超过一世纪的历史了。
热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。 [1] 彼得·斯伊斯在1957年时进行 群集分析 时也透过置换矩阵的行和列的方法将更相似的值标示在一起。雅克·贝尔坦也曾用过类似的方法标示出 累积量表 的资料。而将 阶层式分群法 加入到矩阵中的概念则是由罗伯特·F·林于1973年创造，他利用多次印刷堆叠出的字符来表示不同程度的灰色，将每个字符大小则视为一像素。利兰·威尔金森则是于1994年开发出了第一个能生成高分辨率的矩阵的计算机程序—SYSTAT。
软件设计师科尔马克·金尼则在1991年时注册了热图这个商标用以形容一种描绘金融市场信息的平面图形， [2] 但是取得了金尼发明的公司在2003年时不小心使得这个商标失效了 [3]
⑺ Read count CPM RPKM
RNA-seq看表达量高低是看哪个值？
1.Read count
(1)数值概念： 比对到gene A的reads数。
(2)用途： 用于换算CPM、RPKM等后续其他指标；作为基因表达差异分析的输入数值。
大部分 差异分析软件（如DESeq和edgeR） ，用原始的可比对的reads count作为输入，并用 负二项分布模型估算样本间基因差异表达的概率 。
软件自动会对reads count做一些校正。如果你使用一些校正后的指标，例如RPKM作为输入，是不合理的。
2.CPM：Counts per million
(1)数值概念： 计算公式：CPM=C/N*1000000
设C为比对到 gene A 的 reads 数（read count），
N 为比对到所有 gene 的总reads 数。
(2)用途： 在某些情况下,只想了解每个基因被覆盖到的相对reads数，而不希望对其做长度校正，就会使用这个指标。
在某些RNA-seq文章或一些软件输出结果中（如edgeR）会出现。
CPM只对read count相对总reads数做了数量的均一化。
当如果想进行表达量的基因间比较，则不得不考虑基因长度的不同。
如果进一步做长度的均一化，就得到了下面的RPKM。
3.RPKM：Reads Per kb perMillion reads
(1)数值概念： 计算公式：RPKM=(1000000 C)/(N L/1000)
设C 为比对到 gene A 的 reads数（read count），
N为比对到所有 gene 的总 reads 数，L 为 gene A 的碱基数。 RPKM法能消除基因长度和测序量差异对计算基因表达的影响，
计算得到的基因表达量可直接用于比较不同样品间的基因表达差异。
(2)用途： 用于与基因表达量相关的后期分析.例如:基因表达趋势分析,共表达网络构建，热图绘制等都使用这类数值。
FPKM意义与RPKM极为相近。
二者区别仅在于，Fragment 与Read。
RPKM的诞生是针对早期的SE测序，FPKM则是在PE测序上对RPKM的校正。
只要明确Reads和Fragments的区别，RPKM和FPKM的概念便易于区分。
Reads即是指下机后fastq数据中的每一条Reads，
Fragments则是指每一段用于测序的核酸片段。
1.RNA-Seq 又称转录组高通量测序(transcriptome sequencing)或称为全转录组鸟枪法测序(Whole Transcriptom Shotgun Sequencing WTSS)
把高通量测序技术应用到由 RNA 逆转录生成的 cDNA 上，
从而获得来自不同基因的RNA 片段在特定样本中的含量
2.基因表达（gene expression）
基因组中结构基因经过转录、翻译等过程，合成蛋白质，
进而发挥其特定的生物学功能的全过程。
3. 转录组
遗传学中心法则表明,遗传信息通过信使RNA(mRNA)从DNA传递到蛋白质,
因此,mRNA被称为DNA和蛋白质之间信息传递的”桥梁”,
而所有表达基因的序列及其转录水平,综合起来被称为 转录组(transcriptome)。
即:特定组织或细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，
包括mRNA和非编码RNA。
转录组（transcriptome）
广义上 指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，
包括 信使 mRNA、 核糖体 rRNA、 转运 tRNA及 非编码 non-coding RNA；
狭义上 指所有mRNA的集合。
蛋白质是行使细胞功能的 主要承担者 ，蛋白质组是细胞功能和状态的 最直接描述 ，
转录组成为研究基因表达的主要手段，
转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的蛋白质组的必然纽带，
转录水平的调控是目前研究最多的，也是生物体最重要的调控方式。
基因的Transcript Variant 和 isoform的区别如下：
1.transcript variant是从结果来看的，一个基因产生了不同的mRNA；
splice variant是从过程讲的，强调 内含子 剪切的方式不一样。
variant指的是转录本的亚型，
isform指的是蛋白水平的。
有的时候虽然variant很多但是对应的蛋白可能是重复的。
2.有很多过程可以影响isoform的形成，如 可变剪切 ，
即不一定所有的 外显子 都用来形成成熟的mRNA,而且有时候什么 内含子 , 外显子 也不是绝对的。
另外有 RNA editing 这个过程，会使得形成mRNA时某个特定的位置的碱基发生变化，
也就是变成不是原来基因想要编码的东西。
有个例子就是一个叫XBP-1的 转录因子 ，它调控细胞的unfolded protein response，
激活方式就是上游蛋白剪切其mRNA然后生成有活性的mRNA，
所以这种variant的生成竟然也是调控的一种方法。
⑻ 基因差异表达的热图是什么软件分析的
我不是很熟悉，简单说两句抛砖引玉一下。 1。左侧的文本应该是基因编号，热图的每一行代表一个基因（或mRNA?）。 2。下方的文本应该是样本编号，热图的每一列代表一个样本。 3。上方的树状结构代表样本之间的相似度聚落关系。比如从左往右，一，...
⑼ 热图绘制
公众号链接: http://mp.weixin.qq.com/s/mNSkf1rjWTCtE1pIOuI2rA
热图是做分析时常用的展示方式，简单、直观、清晰。可以用来显示基因在不同样品中表达的高低、表观修饰水平的高低等。任何一个数值矩阵都可以通过合适的方式用热图展示。
本篇使用R的 ggplot2 包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。
上一篇讲述了Rstudio的使用作为R写作和编译环境的入门，后面的命令都可以拷贝到Rstudio中运行，或写成一个R脚本，使用 Rscript heatmap.r 运行。我们还提供了Bash的封装，在不修改R脚本的情况下，改变参数绘制出不同的图形。
绘图首先需要数据。通过生成一堆的向量，转换为矩阵，得到想要的数据。
注意：运算符的优先级。
Vector转为矩阵 (matrix)，再转为数据框 (data.frame)。
虽然方法比较繁琐，但一个数值矩阵已经获得了。
还有另外2种获取数值矩阵的方式。
可以看到列名字中以数字开头的列都加了 X 。一般要尽量避免行或列名字以 数字开头 ，会给后续分析带去一些困难；另外名字中出现的非字母、数字、下划线、点的字符都会被转为 点 ，也需要注意，尽量只用字母、下划线和数字。
与上一步类似，只是改为文件名，不再赘述。
数据读入后，还需要一步格式转换。在使用ggplot2作图时，有一种长表格模式是最为常用的，尤其是数据不规则时，更应该使用 （这点，我们在讲解箱线图时再说）。
数据转换后就可以画图了，分解命令如下：
热图出来了，但有点不对劲，横轴重叠一起了。一个办法是调整图像的宽度，另一个是旋转横轴标记。
设置想要的颜色。
调整legend的位置。
调整背景和背景格线以及X轴、Y轴的标题。
合并以上命令，就得到了下面这个看似复杂的绘图命令。
图形出来了，就得考虑存储了，
至此，完成了简单的heatmap的绘图。但实际绘制时，经常会碰到由于数值变化很大，导致颜色过于集中，使得图的可读性下降很多。因此需要对数据进行一些处理，具体的下次再说。