视频实操SCI作图课(7)：多组学数据挖掘难？相关性聚类热图说so easy!

相关性聚类热图可应用于代谢组、蛋白组、基因组数据，可分为组内相关性聚类热图和组间相关性聚类热图。组内相关性聚类热图，由一组数据内部的相关性系数绘制而成，即对单一组学数据进行分析。组间相关性聚类热图指利用两组数据间的相关系数值绘制而成，即对多个组学数据进行分析。

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图1.代谢物相关性聚类热图

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图2.基因与代谢物相关性聚类热图

单一组学以代谢物相关性聚类热图为例。在热图中每一行和每一列都代表一个代谢物。热图中的每个单元格的颜色展示的是对应列代谢物和对应行代谢物的相关系情况。颜色根据相关性系数制定：红色代表正相关，绿色代表负相关，颜色越红或越绿代表相关性越强。

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图3.代谢物相关性聚类热图示例

多组学以代谢物与蛋白质相关性聚类热图为例。在热图中每一行代表一个蛋白质，每一列代表一个代谢物。热图中的每个单元格的颜色展示的是对应列代谢物和对应行蛋白质的相关性情况。颜色根据相关性系数制定：红色代表正相关，绿色代表负相关，颜色越红或越绿代表相关性越强。图例中ClassⅠ代表代谢物一级分类。

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图4.蛋白与代谢物相关性聚类热图示例

在热图中可以对列数据和行数据进行聚类，聚到一起的表明蛋白质或代谢物相关性特征比较一致。

由于转录组和蛋白组数据量庞大，因此单一组学聚类热图通常在代谢组学中应用较多。

不同代谢物之间具有协同或互斥关系，相关性聚类热图可以帮助衡量显著性差异代谢物之间的代谢密切程度，有利于进一步了解生物状态变化过程中代谢物之间的相互调节关系。

可通过相关性聚类热图将多组学数据关联，进行数据挖掘，以了解从基因到蛋白再到代谢的调控过程，寻找调控关键代谢途径的基因和蛋白。

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图5.基因与代谢物相关性热图应用案例

相关性聚类热图是根据变量相关性系数绘制的热图，那相关性系数如何来的？首先就需要了解什么是相关性分析。在数据处理的过程中，我们一般将描述和分析变量相关关系的性质及其相关程度的过程，称为相关分析，常用的相关性分析方法有Spearman相关系数和Pearson相关系数。相关系数r反应两个变量相关性的强弱，|r|的值越接近与1，则变量之间的相关性程度就越高；越接近于0，则变量之间的相关性程度就越低。