绘制基因表达热图,是用cpm值计算,还是用log2(cpm+1)绘制?
时间: 2024-04-26 07:21:04 浏览: 48
绘制基因表达热图通常使用基因的表达量经过归一化处理后得到的结果进行绘制。而具体使用cpm值还是log2(cpm+1)值则要根据实际情况而定。
通常情况下,绘制基因表达热图会使用log2(cpm+1)值。使用log2(cpm+1)值进行绘图的好处在于:
1. 可以将表达水平分布范围缩小。当基因表达差异较大时,使用线性的表达值往往会导致高表达基因掩盖低表达基因的差异。而使用对数转换后,表达差异较小的基因也能够展示出来。
2. 可以降低样本间的技术差异带来的影响。对于高通量测序数据,不同样本之间的技术差异会导致基因表达值存在一定的偏差。而对数转换后,可以降低这种偏差的影响。
3. 可以更加直观地呈现基因表达差异。使用对数转换后,基因表达量比较相近的基因之间的距离更加接近,根据距离可以更加直观地判断基因表达的差异。
因此,一般情况下,绘制基因表达热图时使用log2(cpm+1)值进行绘制是比较常见的做法。但是也需要根据具体的实验设计和数据分析目的来决定。
相关问题
已有log2(cpm+1)信息,R语言画基因表达热图,且热图不聚类
好的,下面是使用R语言绘制基因表达热图且不聚类的步骤:
1. 准备数据
首先,您需要准备一个数据集,包含基因名称和对应的log2(cpm+1)数据。假设您的数据存储在名为"gene_expression.csv"的文件中,您可以使用以下代码将其读入到R中:
```
gene_expression <- read.csv("gene_expression.csv", header = TRUE, row.names = 1)
```
2. 绘制热图
接下来,您可以使用R语言中的pheatmap包绘制基因表达热图。您可以使用如下代码安装和加载pheatmap包:
```
install.packages("pheatmap")
library(pheatmap)
```
然后,您可以使用以下代码绘制热图:
```
pheatmap(gene_expression, cluster_rows = FALSE, cluster_cols = FALSE, scale = "row", color = colorRampPalette(c("navyblue", "white", "firebrick3"))(100))
```
在这个代码中,您需要将gene_expression替换为您的数据集名称。参数cluster_rows和cluster_cols设置为FALSE表示不进行行和列聚类。scale参数设置为"row"表示将每行数据按照行标准化。color参数指定了一个蓝色到白色到红色的颜色映射,其中100表示颜色映射的分辨率。
3. 显示热图
最后,您可以使用以下代码将热图显示在R中:
```
dev.new()
```
这将创建一个新的图形设备来显示热图。
希望这个回答对您有所帮助!
已有log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件,画3DPCA的R语言代码
以下是已有log2(CPM+1)的基因表达矩阵txt文件,画3DPCA的R语言代码:
```
# 加载所需的库
library(plotly)
# 读取数据
data <- read.table("log2_CPM.txt", header=TRUE, row.names=1, check.names=FALSE)
# 进行3DPCA
pca <- prcomp(data, scale=TRUE)
pc1 <- pca$x[,1]
pc2 <- pca$x[,2]
pc3 <- pca$x[,3]
# 绘制3DPCA图
plot_ly(x=pc1, y=pc2, z=pc3, type="scatter3d", mode="markers")
```
其中,log2_CPM.txt 是已经进行log2(CPM+1)转换后的基因表达矩阵,第一列为基因名,其余列为样本的表达值。