如何做生物热图

Ⅰ 环境微生物群落heatmap图怎么画

稀释性曲线（Rarefaction Curve）采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建曲线，即稀释性曲线。当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新OTU的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的OTU。横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label 0.03" 表示该分析是基于OTU 序列差异水平在0.03，即相似度为97% 的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。纵轴：基于该测序条数能构建的OTU数量。曲线解读：Ø 图1中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记；Ø 随测序深度增加，被发现OTU 的数量增加。当曲线趋于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。2. Shannon-Wiener 曲线反映样品中微生物多样性的指数，利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，以此反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物物种信息。横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。纵轴：Shannon-Wiener 指数，用来估算群落多样性的高低。Shannon 指数计算公式：其中，Sobs= 实际测量出的OTU数目；ni= 含有i 条序列的OTU数目；N = 所有的序列数。曲线解读：Ø 图2每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记，末端数字为实际测序条数；Ø 起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致；Ø 数值升高直至平滑说明测序条数足以覆盖样品中的大部分微生物。3.Rank-Abundance 曲线用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。横轴：OTU 相对丰度含量等级降序排列。纵轴：相对丰度比例。曲线解读：Ø 图3与图4中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）；Ø 图3与图4中横坐标表示的是OTU（物种）丰度排列顺序，纵坐标对应的是OTU（物种）所占相对丰度比例（图3为相对百分比例，图4为换算后Log值），曲线趋于水平则表示样品中各物种所占比例相似；曲线整体斜率越大则表示样品中各物种所占比例差异较大。4. 样本群落组成分析：多样本柱状图/ 单样本饼状图 根据分类学分析结果，可以得知一个或多个样品在各分类水平上的物种组成比例情况，反映样品在不同分类学水平上的群落结构。柱状图（图5）横轴：各样品的编号。纵轴：相对丰度比例。图标解读：Ø 颜色对应此分类学水平下各物种名称，不同色块宽度表示不同物种相对丰度比例；Ø 可以在不同分类学水平下作图分析。饼状图（图6）在某一分类学水平上，不同菌群所占的相对丰度比例。不同颜色代表不同的物种。5. 样品OTU 分布Venn 图用于统计多个样品中共有或独有的OTU数目，可以比较直观地表现各环境样品之间的OTU 组成相似程度。不同样品用不同颜色标记，各个数字代表了某个样品独有或几种样品共有的OTU 数量，对应的OTU编号会以EXCEL 表的形式在结题报告中呈现。分析要求单张分析图，样本分组至少两个，最多5 个。Ø 默认设置为97% 相似度水平下以OTU 为单位进行分析作图。6. Heatmap 图用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。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。相对丰度比例：热图（图8）中每小格代表其所在样品中某个OTU 的相对丰度。以图8为例，红框高亮的小格所对应的信息为：样本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相对丰度比例大概为0.2%。丰度比例计算公式（Bray Curtis 算法）：其中，SA,i = 表示A样品中第i个OTU所含的序列数SB,i = 表示B样品中第i个OTU所含的序列数样品间聚类关系树：进化树表示在选用成图数据中，样本与样本间序列的进化关系（差异关系）。处于同一分支内的样品序列进化关系相近。物种/OTU 丰度相似性树：丰度相似性树表示选用成图的数据中样品与样品中的OTU 或序列在丰度上的相似程度。丰度最相近的会分配到同一分支上。客户自定义分组：根据研究需求对菌群物种/OTU 研究样本进行二级分组Ø 二级物种/OTU 分组：将下级分类学水平物种或OTU 分配到对应的上级分类学水平，以不同颜色区分；Ø 二级样品分组：根据研究需要，对样品进行人为的分组，以不同颜色区分。7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元统计分析中，主成分分析是一种简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征，从而有效地找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。通过分析不同样品的OTU 组成可以反映样品间的差异和距离，PCA 运用方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴为能够最大程度反映方差的两个特征值。如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。横轴和纵轴：以百分数的形式体现主成分主要影响程度。以图9为例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四组样品（红色，蓝色，黄色和绿色）的两个最大差异特征，贡献率分别为41.1% 和27.1%。十字交叉线：在图9中作为0 点基线存在，起到辅助分析的作用，本身没有意义。图例解读：Ø PCA 分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU 完成的；Ø 图9中每个点代表了一个样本；颜色则代表不同的样品分组；Ø 两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分（PC1 或 PC2）影响下的相似性距离；Ø 样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致PCA分析成图后形成较大距离的分开，建议多组样品时，每组不少于5个，不分组时样品不少于10个；Ø 图10中的圆圈为聚类分析结果，圆圈内的样品，其相似距离比较接近。8. RDA/ CCA 分析图基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。RDA 是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。横轴和纵轴：RDA 和CCA 分析，模型不同，横纵坐标上的刻度为每个样品或者物种在与环境因子进行回归分析计算时产生的值，可以绘制于二维图形中。图例解读：Ø 冗余分析可以基于所有样品的OTU作图，也可以基于样品中优势物种作图；Ø 箭头射线：图11中的箭头分别代表不同的环境因子（即图中的碳酸氢根离子HCO3-，醋酸根离子AC-等，图中的其它环境因子因研究不同代表的意义不同，因此不再赘述）；Ø 夹角：环境因子之间的夹角为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系，钝角时呈负相关关系。环境因子的射线越长，说明该影响因子的影响程度越大；Ø 图11中不同颜色的点表示不同组别的样品或者同一组别不同时期的样品，图中的拉丁文代表物种名称，可以将关注的优势物种也纳入图中；Ø 环境因子数量要少于样本数量，同时在分析时，需要提供环境因子的数据，比如 pH值，测定的温度值等。9. 单样品/ 多样品分类学系统组成树根据NCBI 提供的已有微生物物种的分类学信息数据库，将测序得到的物种丰度信息回归至数据库的分类学系统关系树中，从整个分类系统上全面了解样品中所有微生物的进化关系和丰度差异。单样品图（图12）：可以了解单样品中的序列在各个分类学水平上的分布情况。图例解读：Ø 图12中不同的层次反映不同的分类学水平；Ø 分支处的圆面积说明了分布在该分类学水平，且无法继续往下级水平比对的序列数量，面积越大，说明此类序列越多；Ø 每个分支上的名词后面的两组数字分别表示比对到该分支上的序列数和驻留在该节点上的序列数；Ø 图13中为某单一水平物种分布情况，并非是序列分布。多样品图（图14）：比对多个样品在不同分类学分支上序列数量差异。图例解读：Ø 比对不同样品在某分支上的序列数量差异，通过带颜色的饼状图呈现，饼状图的面积越大，说明在分支处的序列数量越多，不同的颜色代表不同的样品。Ø 某颜色的扇形面积越大，说明在该分支上，其对应样品的序列数比其他样品多。Ø 多样品在做该分析时，建议样品数量控制在10个以内，或者将重复样本数据合并成一个样本后，总样品数在10个以内。10.系统发生进化树在分子进化研究中，基于系统发生的推断来揭示某一分类水平上序列间碱基的差异，进而构建进化树。

Ⅱ 如何制作热点图片

可以的，而且用DW做很方便。

Ⅲ 怎样用graphpad prism v5.0做热图

Ⅳ 如何绘制生物图

生物图和艺术图有明显的不同，艺术图是作者站在艺术的角度、用艺术的观点去观察、分析事物，在绘画的过程中，除了要考虑画面的大小与长短外，作者还要根据对景物作筛选处理的经验和体会，通过艺术的手法将景物表达出来。而生物图是作者从科学研究的角度出发，站在科学的立场上，用科学的观点去观察所画的生物，绘图必须符合实际，实事求是，来不得半点虚假。描绘符合科学的生物图，要求具有一定的生物学专业知识，并有一定的艺术修养，要在符合科学性的前提下，注意构图、笔触、衬阴或色调等事项。这样画出来的生物图，不仅逼真，而且美观。
生物图主要供科学研究和教学应用，有的要通过印刷出版来交流、研究。因此绘图技术必须符合印刷制版的要求，具体有以下四方面。
第一，线条的粗细应有规律，太粗、太细或太密都不符合要求。墨色不能浓淡不匀，线条不能漏画或合并。
第二，图像的明暗表示必须用细点或线条的多寡来衬托，不能用涂色的方法表示。
第三，图面要清洁，做到黑白分明。
第四，生物图都要经过缩小后再制版。为使图像清晰，一般所绘之图二倍于书中之图为最佳。

具体参考以下资料：
参考资料：http://218.24.233.167:8000/Resource/Book/E/JYLL/TS015031/0015_ts015031.htm

Ⅳ 高通量测序数据太大用什么做热图

“发现条件间差异表达的基因是理解表型变异的分子基础的一个有机部分。过去几十年中，DNA微阵列被广泛用于定量不同基因的mRNA丰度，更近期的RNA-seq作为一个强有力的竞争者冒了出来。随着测序成本持续下降，可以想象使用RNA-seq做差异表达分析会。

Ⅵ 微生物热图怎么分析

微生物热图分析：微生物物种多样性主要从对微生物类群即细菌、真菌和放线菌这三大类群的数量及其比例组成来描述微生物多样性。

或者按照微生物在生态系统中的作用将其划分成不同的功能群(function group)，通过某一功能群中物种的分类及其数量来研究土壤微生物多样性，如对土壤中的产甲烷细菌、固氮菌、根瘤菌等的多样性进行研究。

含义

释放出来的能量部分用来合成高能化合物，供微生物合成和代谢活动的需要，部分用来合成产物，其余部分则以热的形式散发出来。生物热大量产生于菌体的对数生长期，这一阶段所产生的大量热成为发酵过程热平衡的主要因素。

Ⅶ 如何绘制生物气候图

气候图是地学中用以表示某地多年（或一年）气候的直观的简表，例如常用的温湿年变化图是以标明在坐标上的逐月平均温度和相对湿度（或降水量）的 12个点，按月顺序连接起来的多角形图。把生物的生态特征与气候图相结合，就成为生物气候图。例如，危害柑桔的地中海蜡实蝇（ Ceratilis capita），其生活的最适温湿范围是 16～32℃和 75～ 85％之间，图中内、中、外三个长方形分别表示其最适、适宜和可耐受范围，该生物气候图直观地表明：檀香山的火奴鲁鲁全年温、湿度都适于蜡实蝇生长发育，巴黎较冷的 6个月对蝇的繁殖不利，但尚未超过其耐受限度，而在苏丹的喀土穆，这种害虫有 9个月无法生存。气候图是分析生物的分布、潜在分布区域和预测引种驯化结果有用的工具。由于温度和盐度是海洋中两个重要限制因子，海洋生态学家常以其逐月变化绘制温度 -盐度水文气候图。因为影响生物生长、发育或活动的气候因素很多，以多边形气候图还能表示生物栖息地的复杂气候特征

Ⅷ 如何准确绘制生物图形

本来了嘛，生物最标准的画图应该是用3H铅笔，只能用点和线。
在细胞内部只能用点阵表示，比如说细胞质比较稀，点就稀疏，细胞核比较实，就用密点阵，画出深浅来。
当然现在似乎非专业就淡化了倒是无所谓。
手工绘制部分很简单，PPT的自定义图形中有专门的云形，选中之后拖动鼠标绘制出合适大小的云形，再填充橙色、添加阴影即可；
六边形也有专门的图形，只不过要做到图上的效果，在绘制完毕之后还需要设置3D格式，做出立体感；
而作为插入PPT中使用的素材，如果直接使用平常看到的位图（比如照片），颜色可能五颜六色，而且也会有不想要的背景，要使用还得自己抠图，相当不方便。
所以在实际操作中，经常被使用的是一些图标素材（ICON），图标素材不是照片，而是电脑绘制的美工作品，具有分辨率高、主体突出、无需抠图等特点，如果能有幸找到成套的ICON，还可以保证风格上的一致性，下载之后直接插入PPT，缩放到合适大小即可，方便快捷，建议在制作过程中优先使用。

Ⅸ 基因芯片的热图可以自己绘制吗

基因芯片(genechip)（又称DNA芯片、生物芯片）的原型是80年代中期提出的。基因芯片的测序原理是杂交测序方法，即通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探针。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出靶核酸的序列。
原位合成是一种制作基因芯片的方法，是原来用于电子芯片制作的光刻法转为核酸序列的合成技术。利用光罩控制反应位置，将核苷酸分子依序列一个一个接上去；可大量生产超高密度的芯片。由于制程与光罩成本等因素，这种方法做出的探针长度约在25-mer以下；因此同一个基因需要多个探针对应，以避免误判。

Ⅹ 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