聚类热图

工具概述

Heatmap图［1，2］使用渐变的颜色来反应二维矩阵或表格中的数据信息，通过颜色的深浅变化显示数值的大小，使得数据呈现形式更加直观。Heatmap分析往往根据实际需要对数据进行相似性聚类，并将聚类树显示于Heatmap上。

一般情况下，用户可依据实际需要选择是否进行聚类。如果需要对样本或是基因表达模式等进行区分，选择聚类可将相似度较高等信息汇聚在一起，聚类后的结果图更有序直观。如果用户已设定特定的样本顺序，那么不建议对样本聚类，但可对除样本外的其他丰度信息聚类。如果用户已设定特定的样本顺序，且对除样本外的其他展示信息没有特殊的要求，可以选择不聚类。

操作方法

1.设置任务名，便于您查询后续的文件结果。

2.选择输入数据表，数据表必须包含行头和列头，首行为样本名，首列为基因/OTU/代谢物/蛋白质/功能/KO等特征，特征名称可以包含空格、中划线等特殊字符，不符合要求的字符会被替换成下划线。数据表应为txt格式的纯文本文件。

3.输入数据表文件的分隔符支持下述4种类型之一：Tab制表符，英文逗号，英文分号和空格。

4. 列（样本）注释文件用于为热图的列添加分组注释色块，能更直观说明特征的信息，可以是样本所属的group、stage等。列注释文件中的首列应与数据表中的样本名保持一致。

5.行（特征）注释文件用于为热图的行添加分组注释色块，能更直观说明特征的信息，可以是基因所属的GO term、KEGG pathway等。行注释文件中的首列应与数据表中的特征名保持一致。

6.输入数据表是否进行log转换，默认无，可选log2、log10、loge。

7.选择是否进行层次聚类，可选择行+列、仅行聚类、仅列聚类、不聚类。

8.选择聚类后可以选择行与列的距离算法和聚类方式，支持26种距离算法，聚类方式有average、complete、single 三种，默认Average。

9.运行后可在结果页面，使用图表插件对图标题内容，字体，字号，配色等进行调整。

结果解读

图中以色块变化反应特征丰度，并进行样本间丰度相似性聚类。红色色块代表特征的相对丰度高，蓝色色块代表特征的相对丰度低。图中的色块是样本和特征的注释信息，右侧是注释信息的图例。图中对样本和特征进行聚类树绘制，见热图的上侧和左侧。

参考文献

[1] Bäckhed F, Roswall J, Peng Y, et al. Dynamics and Stabilization of the Human Gut Microbiome during the First Year of Life[J]. Cell Host & Microbe, 2015, 17(5):690.

[2] Zhang J, Chen M, Sui Q, et al. Impacts of addition of natural zeolite or a nitrification inhibitor on antibiotic resistance genes during sludge composting.[J]. Water Research, 2016, 91(9):339-349.