分析了GEO数据库中某一疾病的差异表达数据后，往往要生成一种直观图——热图（heatmap）。而这种图一般需要一行行代码命令才能得到，如何动动手指点选几下，就能画出满意的图来呢？今天我们就以基因芯片数据为例，示例如何生成高品质热图。
工具/原料
包含分组信息的pDatamatrix.csv文件：列名称包含了分组，行名称包含了样本编号
包含了基因表达量的DEGexp.csv文件：列名称包含了样本编号，行名称包含了基因名称
方法/步骤
1、方法/步骤1搜索平台基因云馆，登录系统（或注册后登录）。
2、如何进行数据检索、下载、预处理、差异基因分析，详见我们的“解决如何分析GEO数据库中某一疾病的差异基因”的相关文章，这里就略过不表。通过表达集数据信息，可以得到样本的样本数据分组信息（pData），下图：
3、结果是酱紫的：
4、pDatamatrix.csv具体信息：
5、其中，groups就是我们的分组。这很重要，分组信息是否正确往往决定了我们能否做出好的分析结果。通过差异基因分析，可以得到差异基因的表达谱信息，在DEGexp.csv，具体信息：
6、点开其中的DEGexp.csv之后，是酱紫的：
7、方法/步骤2热图（heatmap）绘制在table处输入需要输入绘图的csv文件，这里为DEGexp.csv;在pdata处输入样本数据分组信息pDatamatrix.csv;colselect处，分组依据参考pDatamatrix.csv文件，填“groups”;需要对基因数据聚类则在RowCluster处选TRUE，需要对样本数据聚类则在ColCluster处选TRUE，其他的按照默认值，就是这样的：
8、点击运行运行结束后，结果：
9、点heatmap.html得到下面的样子：
10、发现样本名称有点小，想将字体改大一些，颜色也改动一下，并不对样本数据聚类，该怎么办呢？往下看“热图（heatmap）参数修改”~热图（heatmap）参数修改点重新运行，Colside填写1.2,则在ColCluster处选FALSE，并在lowcol和highcol处选择想要的颜色：
11、点击运行运行结束后，结果：
12、疾病数据多个时期热图（heatmap）很多时候，heatmap图只能展示出正常组，对照组两组分型的样本分组，遇到多种分型时可怎么办呢？这个模块的开发者已经为大家考虑到了这种情况，仍然使用这组数据，打开pDatamatrix.csv文件，将分组信息列“groups”数据修改，若疾病数据有4种分型，对应信息如下：
13、（tip:通过修改pDatamatrix.csv文件中的列“groups”，热图中分组标签上的信息是可以随心改动的）并重新上传pDatamatrix.csv文件，按照需求设置好参数，点击运行运行结束后，结果：
