热图是科研论文中一种常见的可视化手段，而在转录组研究领域，我们常常需要分析一些基因与基因之间的相关性，来判断生物样本中是否存在共表达情况，以及共表达基因模块。除了基因集之间，其他方向，比如免疫细胞群体之间相关性，样本的相关性，也常常用相关性热图的形式进行展示。总而言之，往大了说，任何表征相关性的数值都可以用相关性热图来进行绘制。
Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。它建立在matplotlib之上，并与Pandas数据结构紧密集成。它提供了几个图来表示数据。在熊猫的帮助下，我们可以创造有吸引力的情节。在本教程中，我们将说明三个创建三角形热图的示例。最后，我们将学习如何使用 Seaborn 库来创建令人惊叹的信息丰富的热图。
热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
如果是做肿瘤研究的，TCGA的数据分析，有很多在线工具是可以直接出图的，比如TIMER和GEPIA。上图的绘制，可以使用ggscatterstats函数，搜狗|微信 搜索一下，有很多现成的代码，就不多介绍了。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
我按照上面文章思路，写了TCGA数据分析部分的代码，当然模拟的数据不是文章的肿瘤数据，数据是TCGA-STAD转录组和临床的数据，分析的基因是我随便找的基因，所以结果没有那么好，只是一个处理流程而已，根据自己研究方向订呗。
目前已有各种关于免疫浸润的计算方法。我们介绍过CIBERSORT[CIBERSORT零代码分析免疫细胞浸润]，它是一种很有影响力的反褶积方法，利用带有预定义的免疫特征矩阵的微阵列数据来估计给定样本中22个肿瘤浸润免疫细胞(TIICs)的比例。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Biomed Research International（IF=2.276）杂志上的文章“Investigation of Potential Genetic Biomarkers and Molecular Mechanism of Ulcerative Colitis Utilizing Bioinformatics Analysis”。这篇文章通过DEGs筛选、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、GO分析、KEGG分析，鉴定hub基因并进行数据验证以确保可靠性，揭示溃疡性结肠炎的分子机制，为溃疡性结肠炎基因治疗提供潜在的生物标志物。
这个问题不只问过一次，类似的问题也有一些，拿到一个图不知道各部分是怎么来的。看到树就以为是进化树，看到点就是差异基因，看到颜色就是表达。
热图是一种流行的可视化高维数据的图形方法，其中一个数字表被编码为彩色单元格的网格。矩阵的行和列按顺序排列以突出显示模式，并且通常伴随有树状图。热图在许多领域中用于可视化观察、相关性、缺失值模式等。
热图是一个以颜色变化来显示数据的可视化矩阵，Toussaint Loua在1873年就曾使用过热图来绘制对巴黎各区的社会学统计。我们就拿这张简单朴素的热图来讲一下热图怎么看。
热图是很常见的图形展示方式，在◾图形解读系列 | 给你5个示例，你能看懂常用热图使用吗？有详细描述。热图基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
对于RNA-seq的数据，之前我们的分析方法只是局限于单个基因之间的整合分析，最多也就是做一下富集这样的聚类分析。前段时间随着肿瘤免疫的热度，也有人试着开始利用RNA-seq这样的数据来评价患者的免疫情况。
你是否也遇到“将自己的结果与其它研究结果比较”这样的问题，我们看看肺癌领域的大神Charles Swanton是怎样做的？这是2019年发表于Nature的一篇文章，比较了本研究得到的免疫细胞浸润结果 与Danaher et al.团队得到的免疫浸润结果的相关性，颜色越红代表相关性系数更强，越蓝代表负相关性越强，黑色的叉号代表两者相关性不显著。
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因，然后针对这些基因通过富集分析来研究其功能。
皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数，用来反映两个变量之间相似程度的统计量。或者说用来表示两个向量的相似度。
GWAS ATLAS数据库收录了来自4756个人类不同表型的GWAS结果，并进行了不同表型间的遗传相关性分析，对应的文献发表在nature genetics上，链接如下
我在生信技能树的教程：《你确定你的差异基因找对了吗？》提到过，必须要对你的转录水平的全局表达矩阵做好质量控制，最好是看到标准3张图：
闭关学习TCGA，想用R语言直接下载TGCA数据库RNA-Seq、基因芯片数据等，不给力的电脑，运行速度太慢，还是建议想搞编程的同学，起码电脑内存8G，200G以上，当然懒人有懒人的处理办法，毕竟目前很多软件都是懒人开发的。TCPA你值得拥有！http://www.tcpaportal.org/tcpa/
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
研究数据集以查看哪些变量具有相关性时，这是我首先执行的任务之一。这使我更好地了解我正在处理的数据。这也是培养对数据的兴趣并建立一些初步问题以尝试回答的好方法。
数据集可以讲述很多故事。要想了解这些故事的展开，最好的方法就是从检查变量之间的相关性开始。在研究数据集时，我首先执行的任务之一是查看哪些变量具有相关性。这让我更好地理解我正在使用的数据。这也是培养对数据的兴趣和建立一些初始问题来尝试回答的好方法。简单地说，相关性是非常重要的。
前段时间小编给大家推荐了一个非常优秀的在线图表绘制工具：绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐。这个工具偏商业化图表绘制，这两天小编在查阅资料时发现了一个宝藏在线可视化工具-Hiplot，这个网站绘制的图表全部都是学术类型的，这下，不会代码的小伙伴也可以绘制高质量的科研学术类图表啦。接下来，就让小编给大家介绍一个这个在线工具的基本绘图流程吧~~
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目前的研究旨在确定热痛期间大脑网络整合/分离的变化，使用高时间分辨率的网络连接事件优化方法。参与者(n = 33)主动判断施加于前臂掌侧的热刺激是否疼痛，然后在每次试验后评价温暖/疼痛强度。我们表明，试验中整合/分离的时间演化与疼痛的主观评级相关。具体来说，大脑在处理疼痛刺激时从隔离状态转变为整合状态。在所有的网络中，与主观疼痛评分的关联发生在不同的时间点。然而，当在较低的时间分辨率下测量时变功能连接时，评分和整合/分离之间的关联程度消失了。此外，与疼痛相关的整合增强在一定程度上可以通过网络之间连接的相对增加来解释。我们的研究结果强调了在单一时间点尺度上研究疼痛和大脑网络连接之间关系的重要性，因为通常使用的连接数据的时间聚合可能导致网络连接的细尺度变化可能被忽视。整合/分离之间的相互作用反映了大脑网络之间信息处理需求的变化，这种适应既发生在认知任务中，也发生在痛感处理中。
比如，最基础的也是最常见的一个癌症领域需求是说明为什么要在某疾病研究某个基因，其实就可以完完全全是使用TCGA数据库的公开信息，如下所示：
通常是介绍到，把输入的top5000 MAD的基因根据WGCNA算法划分为多个模块，然后不同模块都可以去和临床形状看相关性。
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们看看现在有什么新的变化。
由于表情是和搜索词息息相关的，且这种相关性通过机器很难判断出来，所以针对表情图的评测，业界一般采用的方法是人工评测。
肿瘤“种子与土壤”学说是肿瘤生物学最具影响力的理论之一，自提出以来就受到了广泛的认可和延伸。该理论认为肿瘤的发生发展不仅是肿瘤细胞遗传学和表观遗传学方面的改变，还有肿瘤微环境作为恶性种子生长繁育的“肥沃土壤”，彼此相互影响，共同进化，促进了肿瘤的产生。肿瘤微环境火了，大家都想把自己的分析向肿瘤微环境靠，今天小编跟大家分享一篇近期发表在frontiers in oncology（IF：4.137）上的肿瘤微环境相关的文章：BTK Has Potential to Be a Prognostic Factor for Lung Adenocarcinoma and an Indicator for Tumor Microenvironment Remodeling: A Study Based on TCGA Data Mining（BTK有可能成为肺腺癌的预后因素和肿瘤微环境重塑的指标：一项基于TCGA数据挖掘的研究）。该研究基于基质评分和免疫评分共同筛选与肺腺癌免疫浸润的预后因子。我们重点学习一下文章的分析思路。
文献精读（多组学联合分析）：Integrative analysis of genomic and epigenomic regulation of the transcriptome in liver cancer
❝最近在绘制相关性网络热图的时候突然有一个小的发现，可以使用相关性热图的数据来结合「linkET」来绘图，以前一直认为为必须使用「mantel_test」才行；果然绘图还得多思考；本节就来通过一个案例将两份数据结合起来进行绘图；
IL27在肿瘤免疫微环境中具有双重作用，既可以诱导免疫反应，又可以通过抑制免疫功能刺激肿瘤扩张。然而，IL27是否可以作为预测生存和免疫治疗反应的生物标志物尚不清楚。此外，IL27对肿瘤的双重作用机制尚不清楚。
现在我们再解读一下第二张图，如果你对视频感兴趣，还是可以继续留邮箱，我们在圣诞节统一发邮件给大家全部的视频云盘链接和配套代码哈！
在做网站优化的过程中，我经常会针对网站内部某些特定的目标页面做优化，而在这个过程中，我们有更多的时间是在思考，如何个性化这些页面，而并不是千篇一律。
大家好，今天和大家分享的是2020年1月发表在Frontiers in Oncology（IF:4.848）上的一篇文章，“UBASH3B Is a Novel Prognostic Biomarker and Correlated With Immune Infiltrates in Prostate Cancer”。作者研究了UBASH3B在前列腺癌中的mRNA和蛋白表达。通过构建lncRNA-miRNA和PPI网络，推测UBASH3B可能与LCP2基因相互作用，共同参与肿瘤微环境的免疫应答。
曾老师给我分享了一篇数据挖掘的文章，里面的WGCNA非常奇怪，我之前没见过这样的模块与表型的相关性热图
功能蛋白质组学是对蛋白质在功能活性水平（例如表达和修饰）的大规模研究。对诸如癌症等复杂疾病的研究表明，遗传改变并不能说明该疾病的所有原因。蛋白质水平和结构的变化也已显示在肿瘤发展和进展中起关键作用，而遗传变化并未反映出这一点。在癌症中，疾病的发展通常需要几种遗传和表观遗传学改变。今天给大家介绍一个用于访问，可视化和分析患者肿瘤样本功能蛋白质组学的综合资源：TCPA（https://www.tcpaportal.org/）。
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
可以很清楚的看到，不同病人的肿瘤细胞之间差异还是蛮大的，病人内部的细胞之间的相关性是高于病人之间的，所以可以看到这个聚类是病人内部细胞在一起。但是最右边的两个细胞系就不是这样的啦，两个细胞系虽然也是具有肿瘤细胞异质性，但是相关性要普遍高于病人的肿瘤细胞。
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
单基因泛癌使用的数据库很多，可以分析的点也很多，那么完整的分析流程是什么样的呢？今天小编为大家带来一篇单基因泛癌的范文文章，分析非常全面，可以给大家提供参考。
不过，我这点战绩根本就算不上什么，其实这个WGCNA包已经是十多年前发表的了，仍然是广受好评及引用量一直在增加，破万也是指日可待。
今天给大家带来的是篇非肿瘤纯生信文章，2022年发表在Front Immunnol上。文章思路清晰，整体上就是基于差异表达分析、WGCNA 和 Lasso 回归挖掘疾病相关的hub基因，然后对差异基因进行GO、KEGG 和GSEA分析。然后ssGSEA分析表达谱中 28 个免疫细胞的浸润水平及其与中枢基因标记的关系。最后使用ROC曲线评估了hub基因在疾病中的诊断价值。一气呵成，确定了参与疾病进展的关键生物标志物和免疫相关途径及其与免疫细胞浸润的关系。看完直呼我也能做！
最近几年，肿瘤免疫变成科研的热点，紧跟科研热点，今天介绍一篇5.5分的免疫基因构建生存预后模型的文章。研究思路非常的清晰，先差异分析，再筛选免疫相关的基因，构建生存预后模型，之后结合转录因子，免疫浸润做一些相关分析。
免疫是血液的一部分，也贯穿循环、呼吸、消化、泌尿，内分泌和神经等各大系统，尤其是T淋巴细胞抑制性分子，也是免疫治疗的靶点分子。肿瘤浸润免疫细胞表型，是研究热点，应用广泛，对于理解疾病也帮助很大。
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后，并不清楚如何将这些理论、技术应用到实际的项目流程中。
今天为大家介绍的是来自Jakob Nikolas Kather团队的一篇论文。深度学习（DL）能够从癌症组织病理学中预测生物标志物。目前，已有几种获得临床批准的应用采用了这项技术。然而，大多数方法预测的是分类标签，而生物标志物往往是连续的测量值。作者假设基于回归的深度学习在性能上超过了基于分类的深度学习。因此开发并评估了一种自监督的、基于注意力的、弱监督回归方法。
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