经系统检测,您当前使用的浏览器可能不符合交互需求。

为获得更好的交互体验,推荐您使用以下浏览器。

Firefox

点击下载

Chrome

点击下载

相关性热图

描述说明:相关性热图是通过计算环境变量与所选物种(或基因、功能等)之间的相关性(Spearman、Pearson相关系数等),将获得的数值矩阵通过Heatmap图直观展示。通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息,颜色深浅表示数据值的大小,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。
  • 详细说明

  • 相关性Heatmap分析通过计算环境因子与所选物种(或基因、 功能等) 之间的相关性(Spearman、 Pearson相关系数等),将获得的数值矩阵通过 Heatmap 图直观展示。通过颜色变化反映二维矩阵或表格中的数据信息,颜色深浅表示数据值的大小,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。


    1、以微生物多样性分析为例,输入的二维数据表为otu_table,如图1。数据表的制作方法参照参数设置页面说明。


    图1


    2、输入环境因子文件,文件应为txt格式。环境因子文件的制作方法参照参数设置页面说明。


    图2


    3、方法参照参数设置页面说明。选择相关性系数计算方法:提供3种相关性系数,用户可根据需要自行选择。

    4、设置行和列的聚类方式,可选择聚类或不聚类,聚类方式有average、complete、single 三种。

    5、选择性展示数值前N的行,如输入数值20,即表示展示丰度排名前20的OTU。

    6、点击保存并运行,生成相应的结果图,如图3。

    7、图表工具可用于设置主题颜色,是否显示行聚类树、列聚类树、颜色梯度按对数值显示、显示数值,更改主标题。

    8、切换结果表中的分析记录,可查看全部分析结果。

    图3


    X和Y轴分别为环境因子和OTU,通过计算获得相关系数R值和对应的P值。R值在图中以不同颜色展示,P<0.05用*号标注,右侧图例是不同R值的颜色区间。分别对OTU和环境因子进行聚类,见图的左侧和上侧。


    [1]Bai Y, Müller D B, Srinivas G, et al. Functional overlap of the Arabidopsis leaf and root microbiota[J]. Nature, 2015, 528(7582): 364-369.

    [2]Sokol H, Leducq V, Aschard H, et al. Fungal microbiota dysbiosis in IBD[J]. Gut, 2016: gutjnl-2015-310746.