GEO图表介绍

图表介绍

1.热图

输入数据是数值型矩阵/数据框

颜色的变化表示数值的大小

相关性热图：关于对角线对称，对角线上是同一样本，完全相关，所以是1。

差异基因热图：

2.火山图

#我们下载的GEO的芯片差异分析数据大多情况下已经取过log，如果没去过，要记得计算log（否则会导致logFC值过大）

Foldchange（FC）：处理组平均值/对照组平均值

LogFoldchange（logFC）：Foldchange取log2。

Log2（x/y）=log2（x）-log2（y）

LogFC的常见阈值，没有标准答案：1、2、1.2、1.5、2.2、0.585=log2（1.5）

3.散点图

4.箱线图：输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量。可以用来表示单个基因在两组之间的表达量差异。

在做基因的表达差异箱线图时，数据有两个要求：1.分组与表达矩阵一一对应。2. 同一个分组对应同一个名称，比如都是control，不能是control1、control3…,如下

多基因差异分析：limma（只能进行两两比较）

5.PCA

主成分分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分）

根据这些主成分对样本进行聚类，代表样本的点在坐标轴上距离越远，说明样本差异越大。

图上的点代表样本（中心点除外），点与点之间的距离代表样本与样本之间的差异。

同意分组是否聚成一簇（组内重复好），中心点之间是否有距离（组间差别大）。