微生物群落文章中的热图都有哪些神奇操作？

Question

如题所述

Answer 1

在微生物群落研究的论文中，热图作为一种常见的工具，被应用在多种分析中，如物种组成、多样性、功能预测和环境因子分析。下面，我们将深入探讨热图的一些独特设计和参数设置，帮助你更好地理解和使用它们。

热图，以其小正方形方格构成，如在物种丰度热图（如图1）中，横轴通常代表样本或分组信息，纵轴表示物种，通过颜色对比显示不同组间物种丰度的差异。红色越深，表示该物种在对应分组中的丰度越高。为了准确展示数据，归一化参数至关重要。

例如，图2中原始数据的差异可能掩盖真实差异。通过行数据归一化，如Z-score方法，将数据波动调整到统一的量纲，有助于识别物种间的明显差异（Z=(X-均值)/标准差）。行归一化适用于展示物种在样本间的分布规律，而行列同时归一化则较少使用。

层级聚类（如single-linkage等）是解决物种分布混乱的有效手段。它将相似数据聚合，便于识别规律。聚类方法如complete-linkage通过比较组间的最大差异来确定相似性。分组图例则在样本量大时，以颜色条形式标记样本分组，便于快速理解和解读。

在热图中，显著性p值标记非常重要，它揭示了相关性分析的强度和显著性。如环境因子分析中的热图，红色表示正相关强，蓝色表示负相关，*和**标记不同的显著性水平。

总结来说，热图通过归一化、聚类和p值标记等参数，极大地增强了微生物群落研究中数据的可视化和可解读性。熟练掌握这些操作，将有助于你在撰写高分论文时，更有效地展示和解读数据。