2025-03-20
派(pai)森諾基(ji)因云(yun)平臺云(yun)圖(tu)匯版(ban)塊(kuai)中，熱(re)圖(tu)種類豐富，包(bao)括(kuo)交互(hu)(hu)熱(re)圖(tu)、交互(hu)(hu)環(huan)形熱(re)圖(tu)、交互(hu)(hu)關聯熱(re)圖(tu)、交互(hu)(hu)熱(re)圖(tu)柱狀圖(tu)等(deng)等(deng)。不(bu)同(tong)熱(re)圖(tu)具備(bei)不(bu)同(tong)特點，適用(yong)(yong)于不(bu)同(tong)的應(ying)用(yong)(yong)場景，一(yi)起來(lai)看看如何使用(yong)(yong)吧：
交互熱圖(tu)：
特(te)點：二(er)維矩(ju)(ju)陣可視化(hua)，用顏色深淺表示數值(zhi)大小，適合(he)展示高維數據矩(ju)(ju)陣（如基(ji)因表達矩(ju)(ju)陣）。
應用：通(tong)過行 / 列聚類（如層(ceng)次(ci)聚類）揭示(shi)數據內(nei)在模式（如樣本(ben)或基(ji)因(yin)的分組）。
交互環(huan)形熱圖：
特點：將(jiang)傳(chuan)統矩(ju)形熱圖(tu)轉換(huan)為環(huan)形，節省空間并增強(qiang)美(mei)學效果。
應用(yong)：適合展示(shi)多層級(ji)數據（如基因組(zu)環狀結構、多組(zu)學(xue)數據）。
交互(hu)關(guan)聯(lian)熱圖：
特點：數據(ju)源是相關性或關聯性矩陣(zhen)，用顏色表示變量(liang)間相關性，常用于統計(ji)學分析。
應用：可(ke)結合(he)聚類樹、顯著(zhu)性星(xing)標，來展示關聯(lian)矩陣的相(xiang)關性和顯著(zhu)性信息。
交互熱(re)圖(tu)柱狀圖(tu)：
特點：在有(you)限區域內(nei)同時展示高維矩陣（熱(re)圖）和(he)統計摘要（柱(zhu)狀圖）。
應用：通過(guo)整合熱(re)圖(tu)與柱狀圖(tu)的(de)優勢，適用于需要同時展(zhan)示矩陣數據分(fen)布和分(fen)組統計信息的(de)場(chang)景。
以(yi)上工(gong)具還可以(yi)搭配繪圖AI助(zhu)手：基于智能問答模式(shi)，通過語義分(fen)析定位制圖難點，依托(tuo)自(zi)研知識庫智能推薦解決方案。
一(yi)、交(jiao)互熱圖
【圖表特點】：支持鼠標懸停提示的(de)交互操作。
【圖表優(you)勢】：打(da)破靜(jing)態限制，提(ti)升數據(ju)探索自由(you)度。
【圖表數據】：
數(shu)據文件：首列為基因名稱，其它(ta)列為樣品對應的數(shu)值。
分組文件：首列(lie)為樣品名稱，第二列(lie)對應的樣品的分組。
【圖表調控參數】：
視覺層：漸變(bian)調色板用于連續數值，離散色板用于分類數據(ju)。
結構層：行 / 列聚類(lei)樹顯隱控制，以及圖表標簽(qian)的顯隱。
布(bu)局層(ceng)：圖表寬高自行約束，靈活(huo)調整。
二(er)、交互(hu)環形(xing)熱圖
【圖表特點(dian)】：將矩形(xing)熱圖轉化為環形(xing)布局(ju)，提升20%以(yi)上空間利用率，數據沿圓周分布，缺口設(she)計突出特定數據區間，增強(qiang)視(shi)覺焦點(dian)引導。
【圖表(biao)優勢(shi)】：美學與(yu)功能結(jie)合，適(shi)合呈現循環(huan)模式。
【圖表(biao)數(shu)據】：數(shu)據文件首列為基因名稱，其它列為各樣品對應數(shu)值。
【圖表調控參數】：
幾何層：圓環內徑比例調(diao)節（1-100°），缺口角度控制（0-360°）。
視覺層：漸變調色(se)板(ban)，自定義顏色(se)。
結構層：層次聚類樹(shu)顯示隱(yin)藏。
三、交(jiao)互關聯熱(re)圖
【圖表(biao)特(te)點(dian)】：直(zhi)觀展示變量間(jian)復雜(za)關聯關系(xi)的可視化(hua)工具，常用(yong)于基(ji)因表(biao)達、微生物組成、代謝物濃度等生物數據之(zhi)間(jian)的相互作用(yong)模式(shi)。
【圖(tu)表(biao)優勢】：支持大規模(mo)數(shu)據，有效(xiao)呈現變量間相互(hu)作用模(mo)式(shi)。
【圖表數據】：
數(shu)據文件：首列(lie)為分類名(ming)稱(cheng)，其它列(lie)為各樣(yang)品對應數(shu)值。
因子文件：首列為(wei)因子名稱，其它(ta)列為(wei)各樣品對應數值。
【圖表調控參數】：
分(fen)析層：微生物數據(ju)優先Spearman（非線性關系(xi)），基因表達選Pearson。
視覺層(ceng)：設(she)置顯(xian)著(zhu)性星標(biao)閾值（* p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001），以及星標(biao)的著(zhu)色。
樣式層：6種單(dan)元(yuan)格樣式，切換隨心。
四(si)、交(jiao)互熱圖(tu)柱狀圖(tu)
【圖(tu)表特點】：熱(re)圖(tu)與柱狀圖(tu)的(de)(de)雙視(shi)圖(tu)聯動設計，熱(re)圖(tu)展示(shi)矩(ju)陣分(fen)布(bu)，柱狀圖(tu)顯示(shi)物種(zhong)的(de)(de)數(shu)值。
【圖表優勢】：多維度數據(ju)一站式(shi)分析，避免(mian)視圖切換造成的認知斷(duan)層，提升決策效率(lv)。
【圖表數據】：
數據文件：首列(lie)為ID名稱，其它(ta)列(lie)為樣(yang)品對應的(de)數值。
分(fen)組文件(jian)：首(shou)列為樣(yang)品名(ming)稱(cheng)，第二列對應的樣(yang)品的分(fen)組。
【圖表調控參數】：
視(shi)覺層：熱圖使用漸變調色板 ，柱狀圖使用離散色板，不同模塊(kuai)分別設置。
布局層：圖(tu)表寬高自行約束，靈活調整。
結構層：調整字體的樣式，提升圖表(biao)可讀(du)性。
誠邀您來體驗！只需在百度搜索“派森諾基因云”，或直接訪問官方網站 //www.genescloud.cn/home，點擊進入“云(yun)圖(tu)匯”，通過輸入“ 對(dui)應圖表名稱 ”關鍵詞，開啟您的云上之旅。另外，我們云平臺已經正式接入DeepSeekR1滿血版，大家可以去切換不同模型進行體驗。在使用過程中，遇到問題可以通過【工單中心】聯系我(wo)們(men)。我(wo)們(men)更(geng)期(qi)待您通過工(gong)單中心提出寶(bao)貴建議與反饋，您的意(yi)見將助力(li)(li)我(wo)們(men)不斷優化與創新。“派森諾基因云”始終致力(li)(li)于不斷創新與升級，持續(xu)升級平(ping)臺功能。我(wo)們(men)將陸續(xu)推出更(geng)多精美圖表與實(shi)用分析工(gong)具，敬請持續(xu)關(guan)注并訪問(wen)官(guan)網，親身體(ti)驗我(wo)們(men)的最新成果。
