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用微生信网站制作热图下载_用微生信网站制作热图的方法(2024年12月最新版)

内容来源：北京东为网络所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

用微生信网站制作热图

网络药理学与分子对接全攻略 ### 网络药理学部分 𐟌 药物成分与作用靶点检索 TCMSP、PubChem、SwissTargetprediction、Drugbank：这些数据库是查找药物成分和作用靶点的利器。疾病相关靶点收集 GeneCards、OMIM、Disgenet：这些资源可以帮助你找到与特定疾病相关的靶点。交集靶点与韦恩图获取微生信、VNEEY：通过这些工具，你可以轻松获取交集靶点并绘制韦恩图。 PPI网络互作图与核心靶点绘制 STRING、Cytoscape、CytoNCA、Sentiscape：这些软件和插件可以帮助你构建PPI网络互作图，并找出核心靶点。构建药物-成分-交集靶点-疾病图 Excel＋Cytoscape：通过这些工具，你可以构建药物-成分-交集靶点-疾病图，并筛选出核心活性成分。 GO和KEGG富基条目获取 DAVID数据库、微生信：这些资源可以帮助你获取GO和KEGG的富基条目，并制作气泡图。分子对接部分 𐟔슥—体蛋白筛选与配体小分子选择 Autodocktools＋pymol：通过这些工具，你可以筛选受体蛋白（即PPI中的核心靶点）与配体小分子（即“药物-成分-交集靶点-xx”中的核心活性成分）。受体蛋白与配体小分子准备 PDB、OpenbabelGUI：通过这些工具，你可以下载受体蛋白PDB格式文件和配体小分子3D结构SDF并转PDB格式。分子对接前处理 Autodocktools：配体小分子加氢＋扭转，受体蛋白去水＋加氢。分子对接操作 Autodocktools：运行两次才能得到最终结果。结果可视化处理 pymol：通过这些工具，你可以对分子对接的结果进行可视化处理。结合能做热图 R语言、微生信：通过这些工具，你可以对结合能做热图。分析部分 𐟓Š 网络药理学分析如何写好网络药理学？要对结果进行详细分析并讨论。分子对接分析如何写好分子对接内容？对结果如何分析与讨论？通过这些步骤，你可以全面掌握网络药理学和分子对接的技巧，为药物研发和疾病治疗提供有力支持。

𐟔微生物多样性生信图解全解析𐟧슰ŸŒ𑦎⧴⥾Ÿ物世界的奥秘，让我们从这13张图开始！𐟌ˆ 𐟓Œ一、OTU分类𐟓Œ OTU，即Operational Taxonomic Unit，是微生物多样性分析中的关键分类单元。通过97%的相似度聚类，我们可以更清晰地了解微生物的分布和组成。 𐟌ŸOTU分析包括： - OTU分布Venn图：展示不同样本间的共享和独特OTUs。 - OTU分布花瓣图：直观展示OTUs的分布情况。 - OTU代表序列系统发育树构建：揭示OTUs之间的进化关系。 𐟓Œ二、群落结构解析𐟓Œ 群落结构反映了微生物在特定生境中的分布和丰度。通过柱状图、热图和三元相图，我们可以洞察不同菌属的相对丰度和分布情况。 𐟌Ÿ群落结构分析亮点： - 群落结构分布柱状图：一目了然地展示各菌属的丰度。 - 群落结构分布热图：以色彩深浅表示菌属的相对丰度，更直观地反映群落结构。 - 群落结构分布三元相图：通过三个维度展示微生物群落的复杂关系。 𐟓Œ三、alpha多样性探究𐟓Œ Alpha多样性评估了特定生境内微生物的多样性程度。我们可以通过观测到的OTUs数目、Simpson指数、Chao指数等来全面了解该生境的微生物多样性情况。 𐟌ŸAlpha多样性分析要点： - 计算并解读各项多样性指数，如observed species、simpson指数等。 - 通过多样性指数评估测序的饱和度，确保数据的代表性。 - 对比不同处理组的多样性指数，揭示显著性差异。 𐟓Œ四、beta多样性比较𐟓Œ Beta多样性则侧重于不同生境间微生物群落的比较。PCA、PCoA、NMDS等分析方法都是探索beta多样性的有力工具。 𐟌ŸBeta多样性分析技巧： - PCA主成分分析：通过主成分展示不同生境间的微生物差异。 - 基于距离矩阵的PCoA和NMDS分析：深入剖析不同生境间的微生物群落结构差异。 - Hcluster分析：揭示不同生境间微生物的层次聚类关系。 𐟓Œ五、统计分析大揭秘𐟓Œ 统计分析是挖掘微生物数据深层信息的关键步骤。通过ANOVA、G_test等算法，我们可以找到组间差异物种和biomarker。 𐟌Ÿ统计分析亮点： - 基于物种丰度的ANOVA、G_test等统计方法，揭示不同处理组间的显著差异物种。 - 基于距离矩阵的Adonis、ANOSIM等算法，进一步验证这些差异是否具有统计学意义。 - 随机森林分布、LEfSe分析等高级统计方法，为分类评估提供更全面的视角。

𐟧쥮基因组学：留学生生信新宠𐟔 𐟌𑥮基因组学，一个深入研究微生物群落中所有基因组的领域，正逐渐成为留学生生信分析的新热门。与传统的基因组学不同，它聚焦于整个微生物群落的基因组，揭示它们的组成、功能和相互作用。 𐟔짠”究方法包括样品收集、DNA测序、序列分析、生物信息学分析以及数据可视化和解释。通过这些步骤，我们可以洞察微生物的多样性和功能，以及它们在生态系统中的关键作用。 𐟒ᦗ 论是土壤、水样还是肠道内容物，都可以成为宏基因组学的研究对象。利用高通量测序技术，我们可以获取海量的DNA序列数据，进而通过生物信息学方法进行深入分析。 𐟓Š最终，我们将这些数据以热图、气泡图等形式呈现，帮助我们更好地理解和解释微生物世界的奥秘。宏基因组学，不仅揭示了微生物的多样性，更让我们对生态系统的理解达到了一个新的高度。𐟌Ÿ

生信R绘图秘籍，SCI绘图无忧！在进行生物信息学分析时，是否经常感到缺少关键的R语言代码？𐟘… 为了帮助你在准备SCI论文时更加顺利，我整理了一些实用的R语言绘图代码𐟓ˆ，希望能帮你避开不必要的麻烦！ 𐟍€ 基础绘图代码：绘制散点图：`plot(x, y, type = "p")` 绘制柱状图：`barplot(height, names.arg = ...)` 绘制箱线图：`boxplot(x, main = ...)` 绘制热图：`heatmap(mat, Rowv = ..., Colv = ...)` 𐟎蠨🛩˜𖧻˜图代码：自定义颜色：`col = c("red", "blue", ...)` 添加标题和标签：`main = "Title", xlab = "X-axis label", ylab = "Y-axis label"` 调整图形大小：`par(mfrow = c(2, 2))` 创建图形模板：`template(...)` 𐟓š 高级绘图代码：绘制交互式图形：`interactivePlot(...)` 创建动态图形：`animate(...)` 使用主题和样式：`theme_minimal()` 或 `theme_bw()` 添加图例和注释：`legend(...)`, `text(...)` 这些代码涵盖了从基础到高级的各种绘图需求，希望能为你的生信分析提供帮助！𐟓Š𐟓ˆ

这个在线绘图工具，你一定要试试！大家好，今天我要给大家推荐一个超级好用的在线绘图工具——Chiplot！这个网站完全免费，操作也非常简单，而且支持中英文，对中文用户来说简直太友好了。𐟑 𐟎蠃hiplot的高级功能真的非常强大，不仅可以自定义颜色和图表样式，还能轻松添加各种形状，进行颜色分类和渐变色填充。它的配色方案简直是顶刊级别的，能让你的图表颜值瞬间爆表。𐟤Œ 𐟌ˆ 无论你是需要绘制系统发育树、生物图、网络图，还是地图、散布图、线图、条形图、箱型图、热图、雷达图等等，Chiplot都能满足你的需求。操作起来也超级简单，打开网站，选择图表类型，输入数据，一秒钟就能生成你想要的图表。就算是编程小白，也能轻松制作出高质量的数据可视化图表。如果你也在寻找一个简单易用、功能强大的数据可视化工具，Chiplot绝对是你的不二之选。𐟘˜𐟎‰ ⠂ #科研绘图 ⠂ #研究生 ⠂ #论文 ⠂ #数据可视化 ⠂ #科研绘图配色 ⠂ #生信分析 ⠂ #生物医学

免疫浸润研究揭秘：生信分析的必看指南𐟔 𐟌ˆ 免疫系统，这个复杂而强大的身体防御网络，如何通过科学的方法进行深入探索？ 𐟍… 今天，我们将一起揭开免疫浸润研究的神秘面纱！免疫系统由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成，它们共同维持着我们身体的生理平衡。 𐟒™【分析目的】 𐟑‰𐟏𜱮 通过差异分析筛选出与疾病相关的基因，用校正前后的箱线图、火山图、热图直观展示（3-4个图）； 𐟑‰𐟏𜲮 探究疾病与免疫细胞浸润之间的潜在联系，用堆叠图、热图、小提琴图深入分析（6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜳮 应用加权基因相关网络分析（WGCNA）构建共表达网络，筛选出候选的生物标志物或治疗靶点（聚类图、热图，6-8个图）； 𐟑‰𐟏𜴮 对免疫相关的差异基因进行GO和KEGG富集分析，探讨其分子功能和生物学过程（气泡图、柱状图、circos图，4-6个图）； 𐟑‰𐟏𜵮 构建基于免疫因素的风险评分模型，并进行验证（森林图、拟合曲线图、曲线图、折线图，6-12个图）； 𐟑‰𐟏𜶮 制作列线图，使预测模型结果更真实，有助于疾病评估（森林图、曲线图，4-6个图）。 𐟒™【临床意义】 ☑️1. 分析免疫学特征与基因特征之间的关联，预测疾病对免疫治疗的反应； ☑️2. 建立新的列线图，改善日常临床实践中的风险分层； ☑️3. 开发可靠的生物标志物，预测疾病患者的预后和治疗反应； ☑️4. 理解疾病中关键调控分子，更准确地估计术后患者的长期结果； ☑️5. 采用生物信息学方法筛选和分析可能与疾病免疫微环境和预后相关的基因； ☑️6. 提供免疫影响患者临床结果的机制见解，确定疾病的潜在预后和治疗靶点； ☑️7. 从基因层面开发和验证新的预后模型，为个性化治疗提供指导。 𐟒™【推荐范围】心血管内科、神经内科、神经外科、骨科、妇产科、耳鼻喉科、皮肤科、呼吸内科等多学科领域。 𐟓š今天的分享就到这里，希望能帮助到大家更好地理解和应用免疫系统。如果有任何问题，欢迎在评论区交流哦～

网络药理学与分子对接全流程详解嘿，大家好！今天我想跟大家聊聊网络药理学和分子对接的那些事儿。说实话，做这些工作确实有点繁琐，但只要你跟着步骤来，其实也没那么难。下面我会详细讲解每一个步骤，希望能帮到你们。网络药理学部分 𐟌 药物成分与作用靶点检索首先，你需要找到药物的成分和它们的作用靶点。这里有几个常用的数据库：TCMSP、PubChem、SwissTargetprediction和Drugbank。这些数据库都能帮你找到药物的相关信息。收集疾病相关靶点接下来，你需要收集与疾病相关的靶点。GeneCards、OMIM和Disgenet是几个不错的选择。这些数据库能帮你找到与特定疾病相关的基因和靶点。获取交集靶点与韦恩图然后，你需要找到药物成分和疾病靶点的交集，并绘制韦恩图。微生信和VNEEY是两个不错的工具。通过这些工具，你能直观地看到药物成分和疾病靶点的关系。绘制PPI网络互作图与核心靶点接下来，你需要绘制PPI网络互作图和核心靶点。STRING、Cytoscape以及Cytoscape的插件CytoNCA和Sentiscape都能帮你实现这一点。这些工具能帮你看到蛋白质之间的相互作用关系。构建药物-成分-交集靶点-疾病图你可以构建“药物-成分-交集靶点-疾病”图，或者只构建“药物-成分-成分所对应的靶点”图，并筛选出核心活性成分。Excel和Cytoscape是两个很好的选择。通过这些工具，你能更清晰地看到药物与疾病之间的关系。获取GO和KEGG的富基条目最后，你需要获取GO（基因本体）和KEGG（京都基因与基因组百科全书）的富基条目，并制作气泡图。DAVID数据库和微生信是两个不错的选择。这些工具能帮你看到基因和靶点的功能分类和富集情况。分子对接部分 𐟔슧훩€‰受体蛋白与配体小分子首先，你需要筛选受体蛋白（即PPI中的核心靶点）和配体小分子（即“药物-成分-交集靶点-xx”中的核心活性成分）。这个过程有点繁琐，但只要你耐心点，还是能搞定的。下载受体蛋白PDB格式文件和配体小分子3D结构SDF 接下来，你需要下载受体蛋白的PDB格式文件和配体小分子的3D结构SDF文件，并将其转换为PDB格式。PDB和OpenbabelGUI是两个不错的选择。这些工具能帮你轻松处理蛋白质和分子的结构数据。分子对接前处理在进行分子对接前，你需要对配体小分子进行加氢和扭转操作，对受体蛋白进行去水和加氢操作。Autodocktools是这里的关键工具。通过这些操作，你能让分子对接过程更加顺利。分子对接过程分子对接过程需要运行两次才能得到最终结果。这个过程有点复杂，建议你们多看视频教学，文字笔记太多啦。Autodocktools是这里的关键工具。可视化处理和对结合能做热图最后，你需要对分子对接的结果进行可视化处理和对结合能做热图分析。pymol和R语言是两个不错的选择。通过这些工具，你能更直观地看到分子对接的结果和分析数据。分析部分 𐟓Š 写好网络药理学和分析结果首先，你需要写好网络药理学的分析结果。讨论部分很重要，要详细解释你的发现和分析过程。写好分子对接内容和分析结果接下来，你需要写好分子对接的分析结果。讨论部分同样重要，要详细解释你的发现和分析过程。总结 𐟓 以上就是网络药理学和分子对接的基本步骤和工具介绍啦！希望这些信息能帮到你们，让你们在做科研的过程中少走弯路。如果有任何问题或需要更多帮助，欢迎随时留言哦！

生信分析全流程：从数据到图表 𐟔 生信数据分析从TCGA、ICGC到cBioportal，掌握GEO数据下载与整理技巧。差异分析、WGCNA、GSEA、ssGSEA、GSVA等高级分析方法。免疫浸润富集分析、转录因子网络、ABSOLUTE ESTIMATE等前沿技术。 𐟓Š 统计分析 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、线性回归、Logistic回归、Cox回归、Lasso回归、随机森林等。 𐟖𜯸 作图技巧列线图、Nomogram、Sankey图、桑基图、瀑布图等多种图表展示。 𐟌 泛癌分析支持多组学联合分析、单细胞测序数据整理、差异分析、多芯片联合分析。 𐟔젩Ω𕋦补ž‹建立非肿瘤生信的实操流程，如心梗预测模型的评价。免疫微环境、Nomogram、ceRNA网络构建、ROC曲线分析。 𐟓š 核心知识点单细胞测序数据的质控、Cytoscape软件精讲、降维分析。单基因泛癌分析、单细胞测序细胞亚群的区分、多组学分析。 𐟒ᠥꌤ🡥𗩀š路的筛选新的细胞亚群的鉴定、基因Signature的构建。如何结合生信热点发前沿文章。 𐟑袀𐟏려𘀥﹤𘀦Œ‡导生物信息学（医学）一对一指导，生存分析、PPI、Hubcytoscape整体思路部分。 𐟌Ÿ 公共必学部分 GEO、TCGA数据库，数据下载处理，ID转换，差异分析。火山图、热图、GO、KEGG等。

ggplot2火山图，解析差异！在之前的分享中，我们已经介绍了如何使用ggplot2绘制火山图，尤其是对于芯片数据、转录组测序数据和单细胞测序数据。火山图是展示表达差异的常见方法之一。今天，我们将介绍如何绘制双曲线火山图，并添加所需的基因标注。整个流程包括差异分析、添加上下调信息、辅助线绘制以及使用ggplot2进行美化。 𐟓Š 图1展示了最终结果，而图2-3提供了详细的代码步骤。图4展示了输入的绘图文件。 𐟔 探索更多：生信分析差异分析转录组转录组测序分析转录组分析火山图火山图热图绘制差异表达火山图单细胞测序分析富集分析及其作图富集分析

科研必备工具推荐：提升效率的实用软件科研工作需要各种工具来辅助，以下是一些我个人觉得非常实用的科研工具推荐：文献阅读和管理 𐟓š 知云：这个工具非常适合阅读和整理文献，界面友好，功能强大。 Endnote：经典的文献管理软件，功能全面，适合各种用户。小绿鲸：专门为科研人员设计的阅读工具，支持多种文献格式。实验流程设计 𐟔슓tar protocols：这个网站非常实用，输入关键词就能找到大量的学术实验设计技术路线。高水平期刊：阅读Nature等高水平期刊的文章，可以训练科研思维，了解最新的科研动态和前沿技术。优秀硕博论文的技术路线图和章节逻辑：这些资源可以帮助你更好地组织实验和写作。数据分析 𐟓Š Prism：可以做各种漂亮的图表，包括折线图、热图、小提琴图、箱状图等，还能进行统计分析和公式拟合，配色也很专业。 Origin：主要用于公式拟合和科研绘图，功能强大。 R语言：生信统计分析的好工具，适合需要进行复杂数据处理的科研人员。论文写作 ✍️ Paperpass：免费查重网站，保密性好，适合需要查重的科研人员。 Grammarly：检验写作语法错误的工具，帮助你减少语法错误。曼彻斯特学术短语：汇总了很多专业学术短语，写作时非常实用。这些工具可以帮助你更高效地进行科研工作，提升工作效率和质量。希望对你有所帮助！

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