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視頻實操SCI作圖課(7)：多組學數據挖掘難？相關性聚類熱圖說so easy!
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?視頻解說教程
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什么是相關性聚類熱圖
在組學研究文章中，為了展示變量（代謝物、蛋白質、基因）之間的相關性，經常會看到相關性聚類熱圖。相關性聚類熱圖顧名思義就是根據數據之間的相關性系數來繪制的熱圖，可通過熱圖中顏色變化反饋變量之間相關性大小。
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相關性聚類熱圖應用范疇
相關性聚類熱圖可應用于代謝組、蛋白組、基因組數據，可分為組內相關性聚類熱圖和組間相關性聚類熱圖。組內相關性聚類熱圖，由一組數據內部的相關性系數繪制而成，即對單一組學數據進行分析。組間相關性聚類熱圖指利用兩組數據間的相關系數值繪制而成，即對多個組學數據進行分析。
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圖1.代謝物相關性聚類熱圖
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圖2.基因與代謝物相關性聚類熱圖
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相關性聚類熱圖怎么看
單一組學以代謝物相關性聚類熱圖為例。在熱圖中每一行和每一列都代表一個代謝物。熱圖中的每個單元格的顏色展示的是對應列代謝物和對應行代謝物的相關系情況。顏色根據相關性系數制定：紅色代表正相關，綠色代表負相關，顏色越紅或越綠代表相關性越強。
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圖3.代謝物相關性聚類熱圖示例
多組學以代謝物與蛋白質相關性聚類熱圖為例。在熱圖中每一行代表一個蛋白質，每一列代表一個代謝物。熱圖中的每個單元格的顏色展示的是對應列代謝物和對應行蛋白質的相關性情況。顏色根據相關性系數制定：紅色代表正相關，綠色代表負相關，顏色越紅或越綠代表相關性越強。圖例中ClassⅠ代表代謝物一級分類。
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圖4.蛋白與代謝物相關性聚類熱圖示例
在熱圖中可以對列數據和行數據進行聚類，聚到一起的表明蛋白質或代謝物相關性特征比較一致。
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相關性聚類熱圖作用
a. 單一組學相關性聚類熱圖
由于轉錄組和蛋白組數據量龐大，因此單一組學聚類熱圖通常在代謝組學中應用較多。
不同代謝物之間具有協同或互斥關系，相關性聚類熱圖可以幫助衡量顯著性差異代謝物之間的代謝密切程度，有利于進一步了解生物狀態變化過程中代謝物之間的相互調節關系。
b. 多組學相關性熱圖
可通過相關性聚類熱圖將多組學數據關聯，進行數據挖掘，以了解從基因到蛋白再到代謝的調控過程，尋找調控關鍵代謝途徑的基因和蛋白。
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圖5.基因與代謝物相關性熱圖應用案例
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番外:相關性分析
相關性聚類熱圖是根據變量相關性系數繪制的熱圖，那相關性系數如何來的？首先就需要了解什么是相關性分析。在數據處理的過程中，我們一般將描述和分析變量相關關系的性質及其相關程度的過程，稱為相關分析，常用的相關性分析方法有Spearman相關系數和Pearson相關系數。相關系數r反應兩個變量相關性的強弱，|r|的值越接近與1，則變量之間的相關性程度就越高；越接近于0，則變量之間的相關性程度就越低。
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