注：讀懂圖片的主要方法是看懂橫軸和縱軸象颖。
1.1 熱圖
輸入數(shù)據(jù)是數(shù)值型矩陣、數(shù)據(jù)框
顏色的深淺表示數(shù)值的大小辉阶，上方/左側(cè)有聚類
分類：
①相關(guān)性熱圖：數(shù)值大小即為相關(guān)性高低练链；
②差異基因熱圖：有分組翔脱，一行是一個(gè)基因在n個(gè)樣本中的表達(dá)量，一列是一個(gè)樣本中所有基因的表達(dá)量媒鼓；
一個(gè)基因在不同樣本間的表達(dá)量差異才是重點(diǎn)（橫著比較）
1.2 散點(diǎn)圖&箱線圖
散點(diǎn)圖的橫坐標(biāo)index（數(shù)值下標(biāo)）届吁，沒(méi)有任何意義；每個(gè)點(diǎn)表示數(shù)據(jù)中某個(gè)列的某個(gè)值
箱線圖：橫坐標(biāo)是分組（重復(fù)值）绿鸣，縱坐標(biāo)是數(shù)值型向量疚沐。
單個(gè)基因在兩組之間的表達(dá)量差異 —— 箱線圖
多基因的差異分析：主要根據(jù)logFC和P.value；
log2(FC) = log(x)-log(y)潮模；（logFC取值無(wú)特定值亮蛔，可以設(shè)為mean+2sd）
log(x) —— 處理組表達(dá)量的log值的平均值；
log(y) —— 對(duì)照組表達(dá)量的log值的平均值擎厢；
? logFC>0，treat > control，基因表達(dá)量上升蒿叠；
? logFC<0，treat < control神得，基因表達(dá)量上升；
而上調(diào)基因和下調(diào)基因時(shí)指表達(dá)量顯著上升/下降的基因：P值
P.value ：P值越小偷仿，-log10(P.value)越大哩簿，差異越顯著；
P.value值的范圍：p <0.01
1.3 PCA主成分分析
主成分分析也稱主分量分析酝静，旨在利用降維的思想节榜， 把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)（即主成分） 。
根據(jù)這些主成分對(duì)樣本進(jìn)行聚類别智，代表樣本的點(diǎn)在坐標(biāo)軸上距離越遠(yuǎn)宗苍，說(shuō)明樣本差異越大
每個(gè)小點(diǎn)為一個(gè)樣本，每個(gè)顏色為一個(gè)分組亿遂，大點(diǎn)為整組的中心點(diǎn)浓若。小點(diǎn)與小點(diǎn)之間的距離表示相似性渺杉。
最完美的分組：各自分組無(wú)重疊蛇数，組內(nèi)樣本比較集中，組間距離大是越。
【補(bǔ)】橫縱的Dim：主成分的占比耳舅。一般在別的統(tǒng)計(jì)分析中橫縱坐標(biāo)總共得占90％之上的才算有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的數(shù)據(jù)。但此處只需要觀察兩個(gè)分組間的差異即可倚评。
1.4 火山圖
主要用于展示基因表達(dá)水平差異浦徊。
輸入數(shù)據(jù)： "logFC", "P.Value","change"
① change是定義顏色的，也可以不加天梧；
② "logFC"（橫軸）, "P.Value"（縱軸）是差異基因分析產(chǎn)生的列盔性。
橫軸logFC：log2 fold change差異表達(dá)倍數(shù)，正負(fù)代表基因表達(dá)量的上下調(diào)呢岗，差異越大越靠近X軸邊緣冕香。
縱軸是P.Value經(jīng)“-log10( )”處理的結(jié)果，理論上P值越小表示越顯著后豫，即y軸值越大就表示差異越顯著悉尾。
