如何做生物熱圖

Ⅰ 環境微生物群落heatmap圖怎麼畫

稀釋性曲線（Rarefaction Curve）採用對測序序列進行隨機抽樣的方法，以抽到的序列數與它們所能代表OTU的數目構建曲線，即稀釋性曲線。當曲線趨於平坦時，說明測序數據量合理，更多的數據量對發現新OTU的邊際貢獻很小；反之則表明繼續測序還可能產生較多新的OTU。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數；"Label 0.03" 表示該分析是基於OTU 序列差異水平在0.03，即相似度為97% 的水平上進行運算的，客戶可以選取其他不同的相似度水平。縱軸：基於該測序條數能構建的OTU數量。曲線解讀：Ø 圖1中每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記；Ø 隨測序深度增加，被發現OTU 的數量增加。當曲線趨於平緩時表示此時的測序數據量較為合理。2. Shannon-Wiener 曲線反映樣品中微生物多樣性的指數，利用各樣品的測序量在不同測序深度時的微生物多樣性指數構建曲線，以此反映各樣本在不同測序數量時的微生物多樣性。當曲線趨向平坦時，說明測序數據量足夠大，可以反映樣品中絕大多數的微生物物種信息。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數。縱軸：Shannon-Wiener 指數，用來估算群落多樣性的高低。Shannon 指數計算公式：其中，Sobs= 實際測量出的OTU數目；ni= 含有i 條序列的OTU數目；N = 所有的序列數。曲線解讀：Ø 圖2每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記，末端數字為實際測序條數；Ø 起初曲線直線上升，是由於測序條數遠不足覆蓋樣品導致；Ø 數值升高直至平滑說明測序條數足以覆蓋樣品中的大部分微生物。3.Rank-Abundance 曲線用於同時解釋樣品多樣性的兩個方面，即樣品所含物種的豐富程度和均勻程度。物種的豐富程度由曲線在橫軸上的長度來反映，曲線越寬，表示物種的組成越豐富；物種組成的均勻程度由曲線的形狀來反映，曲線越平坦，表示物種組成的均勻程度越高。橫軸：OTU 相對豐度含量等級降序排列。縱軸：相對豐度比例。曲線解讀：Ø 圖3與圖4中每條曲線對應一個樣本（參考右上角圖標）；Ø 圖3與圖4中橫坐標表示的是OTU（物種）豐度排列順序，縱坐標對應的是OTU（物種）所佔相對豐度比例（圖3為相對百分比例，圖4為換算後Log值），曲線趨於水平則表示樣品中各物種所佔比例相似；曲線整體斜率越大則表示樣品中各物種所佔比例差異較大。4. 樣本群落組成分析：多樣本柱狀圖/ 單樣本餅狀圖 根據分類學分析結果，可以得知一個或多個樣品在各分類水平上的物種組成比例情況，反映樣品在不同分類學水平上的群落結構。柱狀圖（圖5）橫軸：各樣品的編號。縱軸：相對豐度比例。圖標解讀：Ø 顏色對應此分類學水平下各物種名稱，不同色塊寬度表示不同物種相對豐度比例；Ø 可以在不同分類學水平下作圖分析。餅狀圖（圖6）在某一分類學水平上，不同菌群所佔的相對豐度比例。不同顏色代表不同的物種。5. 樣品OTU 分布Venn 圖用於統計多個樣品中共有或獨有的OTU數目，可以比較直觀地表現各環境樣品之間的OTU 組成相似程度。不同樣品用不同顏色標記，各個數字代表了某個樣品獨有或幾種樣品共有的OTU 數量，對應的OTU編號會以EXCEL 表的形式在結題報告中呈現。分析要求單張分析圖，樣本分組至少兩個，最多5 個。Ø 默認設置為97% 相似度水平下以OTU 為單位進行分析作圖。6. Heatmap 圖用顏色變化來反映二維矩陣或表格中的數據信息，它可以直觀地將數據值的大小以定義的顏色深淺表示出來。將高豐度和低豐度的物種分塊聚集，通過顏色梯度及相似程度來反映多個樣品在各分類水平上群落組成的相似性和差異性。相對豐度比例：熱圖（圖8）中每小格代表其所在樣品中某個OTU 的相對豐度。以圖8為例，紅框高亮的小格所對應的信息為：樣本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相對豐度比例大概為0.2%。豐度比例計算公式（Bray Curtis 演算法）：其中，SA,i = 表示A樣品中第i個OTU所含的序列數SB,i = 表示B樣品中第i個OTU所含的序列數樣品間聚類關系樹：進化樹表示在選用成圖數據中，樣本與樣本間序列的進化關系（差異關系）。處於同一分支內的樣品序列進化關系相近。物種/OTU 豐度相似性樹：豐度相似性樹表示選用成圖的數據中樣品與樣品中的OTU 或序列在豐度上的相似程度。豐度最相近的會分配到同一分支上。客戶自定義分組：根據研究需求對菌群物種/OTU 研究樣本進行二級分組Ø 二級物種/OTU 分組：將下級分類學水平物種或OTU 分配到對應的上級分類學水平，以不同顏色區分；Ø 二級樣品分組：根據研究需要，對樣品進行人為的分組，以不同顏色區分。7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元統計分析中，主成分分析是一種簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中對方差貢獻最大的特徵，從而有效地找出數據中最「主要」的元素和結構，去除噪音和冗餘，將原有的復雜數據降維，揭示隱藏在復雜數據背後的簡單結構。通過分析不同樣品的OTU 組成可以反映樣品間的差異和距離，PCA 運用方差分解，將多組數據的差異反映在二維坐標圖上，坐標軸為能夠最大程度反映方差的兩個特徵值。如樣品組成越相似，反映在PCA圖中的距離越近。橫軸和縱軸：以百分數的形式體現主成分主要影響程度。以圖9為例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四組樣品（紅色，藍色，黃色和綠色）的兩個最大差異特徵，貢獻率分別為41.1% 和27.1%。十字交叉線：在圖9中作為0 點基線存在，起到輔助分析的作用，本身沒有意義。圖例解讀：Ø PCA 分析圖是基於每個樣品中所含有的全部OTU 完成的；Ø 圖9中每個點代表了一個樣本；顏色則代表不同的樣品分組；Ø 兩點之間在橫、縱坐標上的距離，代表了樣品受主成分（PC1 或 PC2）影響下的相似性距離；Ø 樣本數量越多，該分析意義越大；反之樣本數量過少，會產生個體差異，導致PCA分析成圖後形成較大距離的分開，建議多組樣品時，每組不少於5個，不分組時樣品不少於10個；Ø 圖10中的圓圈為聚類分析結果，圓圈內的樣品，其相似距離比較接近。8. RDA/ CCA 分析圖基於對應分析發展的一種排序方法，將對應分析與多元回歸分析相結合，每一步計算均與環境因子進行回歸，又稱多元直接梯度分析。主要用來反映菌群與環境因子之間的關系。RDA 是基於線性模型，CCA是基於單峰模型。分析可以檢測環境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。橫軸和縱軸：RDA 和CCA 分析，模型不同，橫縱坐標上的刻度為每個樣品或者物種在與環境因子進行回歸分析計算時產生的值，可以繪制於二維圖形中。圖例解讀：Ø 冗餘分析可以基於所有樣品的OTU作圖，也可以基於樣品中優勢物種作圖；Ø 箭頭射線：圖11中的箭頭分別代表不同的環境因子（即圖中的碳酸氫根離子HCO3-，醋酸根離子AC-等，圖中的其它環境因子因研究不同代表的意義不同，因此不再贅述）；Ø 夾角：環境因子之間的夾角為銳角時表示兩個環境因子之間呈正相關關系，鈍角時呈負相關關系。環境因子的射線越長，說明該影響因子的影響程度越大；Ø 圖11中不同顏色的點表示不同組別的樣品或者同一組別不同時期的樣品，圖中的拉丁文代表物種名稱，可以將關注的優勢物種也納入圖中；Ø 環境因子數量要少於樣本數量，同時在分析時，需要提供環境因子的數據，比如 pH值，測定的溫度值等。9. 單樣品/ 多樣品分類學系統組成樹根據NCBI 提供的已有微生物物種的分類學信息資料庫，將測序得到的物種豐度信息回歸至資料庫的分類學系統關系樹中，從整個分類系統上全面了解樣品中所有微生物的進化關系和豐度差異。單樣品圖（圖12）：可以了解單樣品中的序列在各個分類學水平上的分布情況。圖例解讀：Ø 圖12中不同的層次反映不同的分類學水平；Ø 分支處的圓面積說明了分布在該分類學水平，且無法繼續往下級水平比對的序列數量，面積越大，說明此類序列越多；Ø 每個分支上的名詞後面的兩組數字分別表示比對到該分支上的序列數和駐留在該節點上的序列數；Ø 圖13中為某單一水平物種分布情況，並非是序列分布。多樣品圖（圖14）：比對多個樣品在不同分類學分支上序列數量差異。圖例解讀：Ø 比對不同樣品在某分支上的序列數量差異，通過帶顏色的餅狀圖呈現，餅狀圖的面積越大，說明在分支處的序列數量越多，不同的顏色代表不同的樣品。Ø 某顏色的扇形面積越大，說明在該分支上，其對應樣品的序列數比其他樣品多。Ø 多樣品在做該分析時，建議樣品數量控制在10個以內，或者將重復樣本數據合並成一個樣本後，總樣品數在10個以內。10.系統發生進化樹在分子進化研究中，基於系統發生的推斷來揭示某一分類水平上序列間鹼基的差異，進而構建進化樹。

Ⅱ 如何製作熱點圖片

可以的，而且用DW做很方便。

Ⅲ 怎樣用graphpad prism v5.0做熱圖

Ⅳ 如何繪制生物圖

生物圖和藝術圖有明顯的不同，藝術圖是作者站在藝術的角度、用藝術的觀點去觀察、分析事物，在繪畫的過程中，除了要考慮畫面的大小與長短外，作者還要根據對景物作篩選處理的經驗和體會，通過藝術的手法將景物表達出來。而生物圖是作者從科學研究的角度出發，站在科學的立場上，用科學的觀點去觀察所畫的生物，繪圖必須符合實際，實事求是，來不得半點虛假。描繪符合科學的生物圖，要求具有一定的生物學專業知識，並有一定的藝術修養，要在符合科學性的前提下，注意構圖、筆觸、襯陰或色調等事項。這樣畫出來的生物圖，不僅逼真，而且美觀。
生物圖主要供科學研究和教學應用，有的要通過印刷出版來交流、研究。因此繪圖技術必須符合印刷製版的要求，具體有以下四方面。
第一，線條的粗細應有規律，太粗、太細或太密都不符合要求。墨色不能濃淡不勻，線條不能漏畫或合並。
第二，圖像的明暗表示必須用細點或線條的多寡來襯托，不能用塗色的方法表示。
第三，圖面要清潔，做到黑白分明。
第四，生物圖都要經過縮小後再製版。為使圖像清晰，一般所繪之圖二倍於書中之圖為最佳。

具體參考以下資料：
參考資料：http://218.24.233.167:8000/Resource/Book/E/JYLL/TS015031/0015_ts015031.htm

Ⅳ 高通量測序數據太大用什麼做熱圖

「發現條件間差異表達的基因是理解表型變異的分子基礎的一個有機部分。過去幾十年中，DNA微陣列被廣泛用於定量不同基因的mRNA豐度，更近期的RNA-seq作為一個強有力的競爭者冒了出來。隨著測序成本持續下降，可以想像使用RNA-seq做差異表達分析會。

Ⅵ 微生物熱圖怎麼分析

微生物熱圖分析：微生物物種多樣性主要從對微生物類群即細菌、真菌和放線菌這三大類群的數量及其比例組成來描述微生物多樣性。

或者按照微生物在生態系統中的作用將其劃分成不同的功能群(function group)，通過某一功能群中物種的分類及其數量來研究土壤微生物多樣性，如對土壤中的產甲烷細菌、固氮菌、根瘤菌等的多樣性進行研究。

含義

釋放出來的能量部分用來合成高能化合物，供微生物合成和代謝活動的需要，部分用來合成產物，其餘部分則以熱的形式散發出來。生物熱大量產生於菌體的對數生長期，這一階段所產生的大量熱成為發酵過程熱平衡的主要因素。

Ⅶ 如何繪制生物氣候圖

氣候圖是地學中用以表示某地多年（或一年）氣候的直觀的簡表，例如常用的溫濕年變化圖是以標明在坐標上的逐月平均溫度和相對濕度（或降水量）的 12個點，按月順序連接起來的多角形圖。把生物的生態特徵與氣候圖相結合，就成為生物氣候圖。例如，危害柑桔的地中海蠟實蠅（ Ceratilis capita），其生活的最適溫濕范圍是 16～32℃和 75～ 85％之間，圖中內、中、外三個長方形分別表示其最適、適宜和可耐受范圍，該生物氣候圖直觀地表明：檀香山的火奴魯魯全年溫、濕度都適於蠟實蠅生長發育，巴黎較冷的 6個月對蠅的繁殖不利，但尚未超過其耐受限度，而在蘇丹的喀土穆，這種害蟲有 9個月無法生存。氣候圖是分析生物的分布、潛在分布區域和預測引種馴化結果有用的工具。由於溫度和鹽度是海洋中兩個重要限制因子，海洋生態學家常以其逐月變化繪制溫度 -鹽度水文氣候圖。因為影響生物生長、發育或活動的氣候因素很多，以多邊形氣候圖還能表示生物棲息地的復雜氣候特徵

Ⅷ 如何准確繪制生物圖形

本來了嘛，生物最標準的畫圖應該是用3H鉛筆，只能用點和線。
在細胞內部只能用點陣表示，比如說細胞質比較稀，點就稀疏，細胞核比較實，就用密點陣，畫出深淺來。
當然現在似乎非專業就淡化了倒是無所謂。
手工繪制部分很簡單，PPT的自定義圖形中有專門的雲形，選中之後拖動滑鼠繪制出合適大小的雲形，再填充橙色、添加陰影即可；
六邊形也有專門的圖形，只不過要做到圖上的效果，在繪制完畢之後還需要設置3D格式，做出立體感；
而作為插入PPT中使用的素材，如果直接使用平常看到的點陣圖（比如照片），顏色可能五顏六色，而且也會有不想要的背景，要使用還得自己摳圖，相當不方便。
所以在實際操作中，經常被使用的是一些圖標素材（ICON），圖標素材不是照片，而是電腦繪制的美工作品，具有解析度高、主體突出、無需摳圖等特點，如果能有幸找到成套的ICON，還可以保證風格上的一致性，下載之後直接插入PPT，縮放到合適大小即可，方便快捷，建議在製作過程中優先使用。

Ⅸ 基因晶元的熱圖可以自己繪制嗎

基因晶元(genechip)（又稱DNA晶元、生物晶元）的原型是80年代中期提出的。基因晶元的測序原理是雜交測序方法，即通過與一組已知序列的核酸探針雜交進行核酸序列測定的方法，在一塊基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探針。當溶液中帶有熒游標記的核酸序列TATGCAATCTAG，與基因晶元上對應位置的核酸探針產生互補匹配時，通過確定熒光強度最強的探針位置，獲得一組序列完全互補的探針序列。據此可重組出靶核酸的序列。
原位合成是一種製作基因晶元的方法，是原來用於電子晶元製作的光刻法轉為核酸序列的合成技術。利用光罩控制反應位置，將核苷酸分子依序列一個一個接上去；可大量生產超高密度的晶元。由於製程與光罩成本等因素，這種方法做出的探針長度約在25-mer以下；因此同一個基因需要多個探針對應，以避免誤判。

Ⅹ 如何利用pheatmap包繪制基因表達熱圖

1. 輸入demo數據到R中 利用read.delim()函數讀取demo.txt文件，將文件中的基因表達數據存到名為data的對象中。 利用str()函數查看data對象，存儲有100個觀測值(obs，即100個基因轉錄本)，每個觀測值對應20個變數（即在20個樣本中的表達值水 平），數據類型為數值型（num）。已知其中sample1~sample10來自A組，sample11~sample20則來自B組。 2. 利用pheatmap包中的pheatmap()函數繪制熱圖 鍵入代碼，按默認方式進行熱圖繪制 簡單一句代碼，熱圖便繪制完成