R 그리기 |pheatmap 히트 맵 그리기-고급 기사

< P > 도면 장면: 높은 처리량 테스트 데이터에서 Dell 은 데이터 디스플레이에 관심 있는 기능이나 경로 유전자를 열 그래프로 그리는 것을 좋아합니다. 이를 통해 독자들은 어떤 기능이 향상되었다는 것을 한눈에 알 수 있습니까? 아니면 약해졌나요? 실제 과정에서 표현형 실험에서 염증 반응의 방향은 초기부터 후기까지 약해졌다는 것을 증명했다. 하지만 그에 상응하는 고통량 데이터에서는 우리가 생각했던 것처럼 추세가 어수선해서 염증의 증강이 약해졌다고 말하기는 어렵다. 따라서 데이터를 얻은 후에는 선별적인 선별과 전시가 필요하다. 오늘 프로젝트를 예로 들어 전체 그리기 과정을 기록하겠습니다.

1. 염증 데이터 클러스터 분석 및 필요한 정보 추출

먼저 환경을 정리하고 필요한 R 팩 설치 및 로드

염증 데이터 읽기 및 데이터 간단한 처리

도면 유전자 클러스터 보기

위 그림에서 유전자는 표현 패턴에 따라 3 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 그 중 1

데이터의이 부분을 추출하는 방법? < P > 먼저 표현 데이터와 클러스터 분류 정보를 결합 < P > 클러스터 1 과 2 의 데이터를 클러스터 순서로 추출

2. 염증 데이터를 클러스터 분석하고 필요한 정보 추출 < P > 염증 데이터 읽기 및 데이터 간단한 처리 < P > 그리기 유전자 클러스터 보기 < P > 위 그림에서 발견;

데이터의이 부분을 추출하는 방법? < P > 먼저 표현 데이터와 클러스터 분류 정보 병합 < P > 클러스터 1 과 2 의 데이터를 클러스터 순서대로 추출

3. pos 그룹 데이터의 색상을 제한하고 색상 눈금자 < P > 수석 정리 환경을 통일합니다. R 팩을 로드하고 업스트림에서 필터링된 염증 데이터 < P > 제한 색상 범위 < P > 드로잉 (핫 맵)

4. neg 그룹 데이터의 색상 제한, 균일한 색상 눈금자 < P > 수석 정리 환경, R 팩을 로드하고 상류에서 필터링된 염증 데이터 < P > 제한 색상 범위 < P > 드로잉 (무더위 억제)

5. 두 사진 병합 < P > 마지막으로 AI 를 사용하여 두 가지 결과를 조합할 수 있습니다. R 패키지도 할 수 있고 아직 배우지 않았습니다. 。 。 그림은 다음과 같습니다. 시간이 지남에 따라 염증 반응이 약화되고, 시간이 지남에 따라 염증이 강해지고, 두 가지 기능이 서로 다른 경향을 보이고, 실험 표형에 부합합니다.

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