2020-12-25
热图是数据可视化的常用方法之一，也是挖掘多维复杂数据变化规律的重要手段。一般而言，微生物组大数据可以从物种和功能两个维度，进行数据挖掘。因此，我们可以将热图应用于ASV/OTU、各物种数据库注释结果（如门/纲/目/科/属/种各分类水平的丰度组成）、以及各功能数据库注释结果（如KO等功能单元/通路的丰度分布）等各个层面的分析中。
派森诺QIIME2基因云自从发布以来，以其分析方法和灵活多样的可视化效果，深受大家的喜爱，使用量不断攀升！QIIME2云分析流程自带“物种组成热图”和“随机森林分析热图”，可以根据研究需要，随心调整出图效果：
物种组成热图
随机森林分析热图
同时，QIIME2基因云包含的“PICRUSt2功能潜能预测分析”，是目前较专业的微生物群落功能预测方法，其中的代谢通路差异分析、物种组成分层“追溯”，是最重要的两大分析利器！
那么，我们拿到PICRUSt2的分析结果之后，该如何对其中关注的功能单元，进行热图绘制和分析呢？其实很简单，只要通过“云图汇”就可以轻松实现！
步骤1
首先，我们依次点击进入“云分析→功能潜能预测→PICRUSt2分析”，在分析设置中，选择MetaCyc/KEGG/COG并运行（默认已生成MetaCyc数据库的预测结果），运行成功后就可以下载功能单元的丰度数据表格：
MetaCyc功能单元丰度表下载
KEGG功能单元丰度表下载
COG功能单元丰度表下载
步骤2
下载的丰度表，带有“***_pred_metagenome_unstrat_norm_descrip.xls”的文件名，可以直接用Excel打开。示例如下：
MetaCyc功能单元丰度表示例
步骤3
我们可以从下载得到的丰度表中，筛选丰度前N位（比如Top50）的功能单元，或者筛选组间具有统计学差异的功能单元进行作图。丰度表的前两列分别对应功能单元的ID（function列）和具体的功能注释信息（description列），可按需保留一列以便作图。这里，我们删除function列、保留description列，这样绘制的热图中，就可以显示各个功能单元的详细信息啦~
注：description列可能含有特殊字符（如英文逗号“,”），需在Excel中替换为句点“.”或者删除，以免作图报错！
完成上述操作后，在Excel中另存为“文本文件(制表符分隔)”，即保存为txt文档格式。
选择“是”，将丰度表另存为“文本文件(制表符分隔)”
步骤4
填写分组信息，同样也在Excel中另存为“文本文件(制表符分隔)”，保存为txt文档格式。
填写分组信息，并另存为txt文档
步骤5
现在，让我们再回到基因云，依次点击进入“云图汇→交互热图”（对应网址：https://www.genescloud.cn/chart/InteHeatMap），上传丰度表和分组数据文件，并点击提交绘图，即可得到热图，并进行交互展示：
在“交互热图”板块中，上传数据文件并提交绘图
MetaCyc功能单元（Top50）丰度热图
KEGG功能单元（Top50）丰度热图
COG功能单元（Top50）丰度热图
步骤6
随后，我们可以点击界面右边侧栏中的“图表调整”标签，按需调整热图的配色、字体大小等参数，进行美化设置：
运用“图表调整”对热图进行美化
步骤7
调整完成后，点击热图右上角的下载按钮，即可下载保存所需格式的功能单元热图啦，推荐保存为无损的PDF格式哦！
下载保存所需格式的功能单元热图
下载获得的MetaCyc功能单元（Top50）丰度热图（示例）
至此，一幅高颜值的功能单元热图就新鲜出炉啦！是不是非常简单实用，出图也很美观？
上述操作，我们是通过“云图汇”中的“交互热图”实现的。当然，我们也可以通过“云图汇”中的“热图”（https://www.genescloud.cn/chart/HeatMap），直接生成静态热图。比如下面的示例中，我们保留了Top20的KEGG功能单元，并且使用丰度表数据中的function列（即功能单元ID）绘制热图，同时选择“按行聚类”，使样本以自然顺序排列：
在“热图”板块中，绘制静态热图（非交互模式）并下载保存
最后的出图效果如下，是不是同样很漂亮~
下载获得的KEGG功能单元（Top20）丰度热图（示例）
到这里，我们就完成了PICRUSt2预测结果的功能单元热图绘制啦~大家也可以将宏基因组和宏转录组分析结果中的功能单元数据文件，筛选调整后上传基因云进行热图分析哦（同样需要剔除英文逗号“,”等特殊字符哦）！如有操作问题，也欢迎讨论区留言或者发邮件给我们哟（邮箱地址：metasupport@personalbio.cn）！
