占位中。。。。。。
热图，Heatmap，其实是几乎所有与数值有关的领域都有可能用上的一个数据可视化实现。在生物信息数据分析中，或者说其实生物学实验中Qpcr的结果上，热图有太多。 关于热图的绘制，有太多的方法
在paper中常常能看到热图（heatmap）：“形式为功能服务”。在我们常见的，使用矩阵作为Input的二维热图中，多为基因表达差异，16s分析中不同分组的物种丰度/相对丰度差异提供线索及可视化效果。 使用热图可以直观通过颜色的深浅和差异判断样本/组别之间的差异。结合统计检验的显著性结果，可以评估出显著性的方向。热图可以通过算法生成系统树，表现各个subject及feature的聚类关系。 在R中可以使用gplots包中的heatmap.2轻松画出热图。但对于其scale, 系统树的建立，以及很细节的字体大小，图片大小，color key的数值范围设置，对应的颜色设置等，均需要通过参数的调整实现。虽然比起其他编程工具，R是个封装很严实的软件，这意味着许多参数不能很灵活的去修改。但这不妨碍我们充分使用它带来的便利。
本文标题：热图结构，介绍及热图中的名词含义
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