2025-06-19
通过以下7款可视化图表，对转录组数据进行重点分析:
1. 热图+分组箱线图的结合，为我们提供了直观展示基因在不同样本或分组中表达模式的强大工具。
2. 火山图以其简洁直观的形式，成为筛选显著差异表达基因的首选工具。
3. 趋势分析图则聚焦于基因表达随时间、剂量或其他有序变量的变化趋势。
4. 富集分析圈图和网络图则是从功能注释的角度，对差异表达基因进行深入挖掘的重要工具。
5. GSEA富集分析图能够直观地展示基因集在排序列表中的富集情况.
6. 蛋白互作网络图则进一步拓展了转录组分析的深度和广度。
一、热图+分组箱线图
热图主体区域：横向表示基因，每一列为一个样品；颜色越红，代表基因在该样本中表达量越高，反之颜色越蓝，代表基因在该样本中表达量越低（绘图数据为基因的表达量经过zscore标准化计算后的值）；
左侧样本聚类树：样本聚类情况，表达模式相近的样本聚到一起划分为1个cluster；
右侧色块：聚类到一起的样本使用染色进行划分，不同颜色代表不同的cluster；
箱线图：代表每个cluster下基因在各样本中的表达模式；箱体表示数据的四分位数，即数据集的中位数和上下四分位数。中位数表示数据的中心趋势，上下四分位数表示数据的分布范围。
二、火山图
火山图是基于表达倍数差异和显著性结果，展示基因的分布情况。左侧为Case相比于Control下调基因，右侧为Case相比于Control上调基因，可根据需要在火山图上对部分基因进行标注。
横坐标: 基因的差异倍数（Fold Change）;
纵坐标: 显著性水平-log10（pvalue)的负对数;
图中两条虚线: 竖虚线为表达差异倍数的阈值,横虚线为显著性水平阈值。
颜色: 基因是up（上调）、down（下调）或none（非显著差异表达），默认标注上下调top10基因（显著性排序）。
显著差异表达基因: 通常分布在图形的两侧，远离中心区域。
三、趋势分析图
趋势分析，是基于双向聚类热图的分析结果，进一步根据基因表达模式的相似性将其划分成不同的cluster。适用于2个以上的样本，分析各样品间mRNA表达丰度的不同变化模式，将相同表达趋势的mRNA划分为一簇，并对簇基因作表达模式图，直观地展示不同类型基因在样品间的表达丰度变化情况,因此可以用于缩小分析范围,聚焦关键基因。
四、富集分析圈图
富集分析圈图：从外到内共四圈。
第一圈：Term的分类，圈外为基因数目的坐标尺。不同的颜色代表不同的分类;
第二圈：背景基因中该term注释的基因数目以及富集的显著性p值，条形长短代表基因数目，颜色代表富集的显著性；
第三圈：上下调基因比例条形图，红色代表上调基因数目，蓝色代表下调基因数目；下方显示具体的数值；当输入的差异基因数量只有一列（未区分上下调）时，第三圈显示差异基因的总数目；
第四圈：各分类的Rich Factor值(富集到该GO Term的差异基因个数 / 注释到该GO Term的总基因数)，背景辅助线每个小格表示0.1；
五、富集分析网络图
圆圈表示GO Term名称，圆圈大小表示该 Term 上富集的差异基因数量多少，颜色的深浅表示显著性水平高低，连线粗细表示两Term中共有的差异基因数量，线条越粗表示共有差异基因越多。
六、GSEA富集分析图
常规的基于超几何分布的富集分析依赖于显著上调或下调的基因，容易遗漏部分差异表达不显著但有重要生物学意义的基因。基因集富集分析（GSEA）不需要指定明确的差异基因阈值，把所有基因按照在两组样本中的差异表达程度进行排序，然后采用统计学方法检验预先设定的基因集合是否在排序表的顶端或低段富集。
GSEA富集分析图,从上到下分为三个部分:
第一部分：每个位置对应的ES值的分布曲线，最高峰处的得分（垂直距离0.0最远）便是基因集的ES值；
第二部分：用线条标记了对应基因集中基因出现在排序列表中的位置，每条竖线代表一个基因；
第三部分：是所有基因排序后分布情况，其中红色部分对应的基因在处理组中高表达，蓝色部分对应的基因在对照组中高表达。
七、蛋白互作网络图
蛋白互作网络（protein protein interaction network,PPI network）是揭示基因之间互作关系的分析。PPI分析可以对目标基因集进行互作关系的探索，从基因集中筛选关键基因，进一步缩小目标的范围，是数据挖掘的重要组成。
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