那天晚上十一点半。
我盯着屏幕上的火山图发呆。
头发都要薅秃了。
为了那个该死的差异表达基因分析。
之前试过R语言。
装环境装到怀疑人生。
报错信息长得像天书。
根本看不懂。
后来朋友甩给我一个链接。
说试试geo2r做热图吧。
我心想，能有多难？
结果真香定律虽迟但到。
真的，别再死磕代码了。
对于咱们这种生物狗来说。
时间就是头发。
头发就是尊严。
今天就把这个神器扒开揉碎了讲。
让你少走弯路。
少掉几根头发。
首先。
你得去GEO数据库。
找到那个让你头大的数据集。
点进去。
看到Series Matrix Files了吗？
下载那个。
别管什么GPL平台文件。
直接下GSE那个。
下载完解压。
里面有个matrix文件。
打开看看。
密密麻麻的数据。
看着就头疼。
这时候。
打开那个网站。
不用注册。
不用登录。
直接上传。
对。
就这么简单。
上传之后。
你会看到两个框。
左边选对照组。
右边选实验组。
这一步最关键。
选错了。
后面全白搭。
比如你是做癌症的。
那对照组就是正常组织。
实验组就是肿瘤组织。
名字一定要对上。
别搞混了。
选完点Run。
等着。
大概十几秒。
或者几分钟。
取决于数据量大小。
别急。
去泡杯咖啡。
或者刷个短视频。
反正不用你敲代码。
跑完出来一堆结果。
密密麻麻的表格。
别慌。
找那个Heatmap的选项。
点击生成。
瞬间。
一张色彩斑斓的热图就出来了。
红的蓝的。
像马赛克一样。
看着还挺好看。
这时候。
你可以调整参数。
比如聚类方式。
默认是欧氏距离。
一般够用。
如果你追求极致。
可以改成曼哈顿距离。
差别不大。
但显得你专业。
还有那个阈值。
P值选0.05。
Fold Change选2。
这是黄金标准。
别改太小。
不然基因多到炸屏。
改太大。
没几个基因。
图上空荡荡的。
尴尬。
生成的图。
右键保存。
PNG格式。
高清。
直接扔进PPT或者Word。
完美适配。
老板看了点头。
导师看了微笑。
同事看了羡慕。
这就是geo2r做热图的威力。
不用写一行代码。
不用配一个环境。
纯纯的可视化利器。
当然。
也不是没有缺点。
比如自定义程度不高。
你想加个注释。
或者改个字体。
有点麻烦。
但对于大多数发文章的需求。
完全够了。
毕竟。
审稿人看的是结论。
不是你的代码写得有多优雅。
只要图漂亮。
数据靠谱。
就能过。
我有个同事。
之前非要用Python画。
折腾了一周。
最后图还没我这个用geo2r做热图画的好看。
他气得把键盘都砸了。
后来学乖了。
现在逢人就安利这个工具。
说这是救命稻草。
真的。
如果你还在为画热图发愁。
听我一句劝。
试试这个。
省下的时间。
拿去睡觉。
或者谈恋爱。
不比跟报错信息死磕强？
还有一点要注意。
数据清洗。
虽然geo2r做热图很傻瓜。
但原始数据最好还是检查一下。
有没有缺失值。
有没有异常值。
如果有。
稍微处理一下。
不然画出来的图。
全是黑块。
或者全是白块。
那就尴尬了。
毕竟。
工具是死的。
人是活的。
脑子得转起来。
总之。
科研这条路。
能偷懒就偷懒。
能自动化就自动化。
把精力花在真正重要的地方。
比如实验设计。
比如数据分析。
而不是浪费在画图上。
geo2r做热图。
就是一个让你从繁琐中解脱出来的工具。
用好它。
你会发现。
科研也没那么可怕。
至少。
不用在深夜里。
对着屏幕流泪。
好了。
今天就聊到这。
赶紧去试试。
有问题评论区见。
别问。
问就是我也刚学会。
哈哈。
