将所有相关性系数至于一列中,分别使用Max与Min函数计算相关系数中的最大值与最小值,得到其最大值为1、最小值为0.976623:
图例的范围应该包括相关系数的最大值与最小值,因此设置图例范围为0.95-1,在Excel表格中输入0.95-1的数值,开始菜单 -> 调节格式 -> 色阶:
隐藏数值,设置黑色边框,在右侧输入数值,最终得到一个高颜值的相关性系数图:
相关性系数图效果也可以为仅展示左下角部分:
4. 导出高清图片
使用XL toolbox(https://www.xltoolbox.net/)Import&Export下导出高清图片:
扩展:另外一个有意思的功能是在条件格式下可插入图标集:
例如插入表示等级的五角星:
在其他规则处还可以根据自己的需求编辑规则:
通过设置单元格的规则我们可以绘制0,1类别图,如1代表上调、0代表下调,绘制效果如下:
2、标准化热图绘制
使用Graphpad prism 8.0热图示例数据进行标准化热图绘制:
问题来了为什么需要进行数据标准化?
标准化有利于信息的展示,能够更加明显的显示差异。例如实例数据未进行标准化与进行行标准化后的比较,以Liver为例标准化后其数据差异更加明显:
如何进行Z-score标准化?一列(行)数据的标准化,就是将该列(行)每个数值减去该列(行)的平均值,然后除以该列(行)的标准偏差。公式如下:
Excel中使用Average函数计算平均值,STDEV计算标准偏差。
选择行标准化还是列标准化?
选择行还是选择列标准化的热图取决于所需要展示的信息。如示例数据,展示同一器官不同基因表达采用行标准化,展示同一基因在不同器官表达采用列标准化。
利用Excel函数进行行标准化后,根据相关性系数图的绘制方法绘制热图、进行美化,导出高清图片即可:
关于列标准化,大家可以自行尝试!在此还给大家分享一个自动进行行、列标准化的Excel模板:
输入数据,点击行标准化或列标准化可以自行进行标准化,得到热图与标准化后的数据:
3、Excel绘制弦图
GO富集分析是组学分析中最常用的分析方法之一,GO富集弦图(GO chord)可以很好的展示富集结果,即哪些蛋白参与了何种GO t