Heatmap可以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。常根据需要将数据进行物种或样品间丰度相似性聚类,将聚类后数据表示在heatmap 图上,可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。结果可有彩虹色和黑红色两种选择。
软件及算法:R 语言vegan 包,vegdist 和hclust 进行距离计算和聚类分析;距离算法:chao,聚类方法:complete。图中颜色梯度可自定为两种或两种以上颜色渐变色。样品间和物种间聚类树枝可自定是否画出。
参考文献:
Elie Jami, Adi Israel, et al. Exploring the bovine rumen bacterial community from birth to adulthood. The ISME Journal advance online publication, 21 February 2013; doi:10.1038/ismej.2013.2
例图:
注释:
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