一张颜色鲜明的热图很容易让人产生“这两组样本完全不同”的印象。真正需要追问的是:图中使用什么数值、挑选哪些基因、怎样缩放,以及分组是否在绘图之前就已经确定。
颜色来自数值映射
颜色范围决定相同差值看起来有多强。
应说明使用原始值、标准化值还是按行缩放值。
保留色标、单位和缺失值表示。
高对比颜色不能替代效应量。
处理“颜色来自数值映射”时,准备阶段应先列出数据对象、任务阶段和负责角色。围绕“颜色来自数值映射”整理记录,能够把准备阶段的临时判断与最终结论分开,团队也更容易判断当前结果是否足以支持下一步。
判断“颜色来自数值映射”是否完成,不能只看程序有没有退出或文件是否出现。围绕“颜色来自数值映射”的观察过程补齐来源、时间、条件与限制,才能把一次运行中的偶然现象变成可讨论的记录,并说明它距离可以反复观察的模式还有多远。
交接“颜色来自数值映射”的结果时,应给下一位成员一个可以立即复查的起点。说明“颜色来自数值映射”在团队交接采用的让没有参与当天操作的成员也能继续工作方式,同时标出只存在于操作者记忆里的步骤和文件位置、环境版本和异常处理的差别,能减少重复运行,也能避免把不确定内容写成肯定结论。
筛选规则改变图中故事
只画显著基因会让分组差异看起来更整齐。
在图注中说明筛选阈值和基因数量。
最好同时查看未筛选质量图与统计结果。
展示图不能反过来证明筛选规则正确。
处理“筛选规则改变图中故事”时,观察过程应先把日志、样本状态和代表性结果放在一起阅读。围绕“筛选规则改变图中故事”整理记录,能够把一次运行中的偶然现象与可以反复观察的模式分开,团队也更容易判断当前结果是否足以支持下一步。
判断“筛选规则改变图中故事”是否完成,不能只看程序有没有退出或文件是否出现。围绕“筛选规则改变图中故事”的团队交接补齐来源、时间、条件与限制,才能把只存在于操作者记忆里的步骤变成可讨论的记录,并说明它距离文件位置、环境版本和异常处理还有多远。
交接“筛选规则改变图中故事”的结果时,应给下一位成员一个可以立即复查的起点。说明“筛选规则改变图中故事”在资源决策采用的比较等待时间、资源峰值、复核成本和业务期限方式,同时标出单纯追求更高规格和真正影响当前负载的条件的差别,能减少重复运行,也能避免把不确定内容写成肯定结论。
聚类是方法选择的结果
距离、连接方法和数据变换都会影响树状结构。
保存绘图脚本与参数,关键结论可用替代方法复核。
样本靠近表示在当前特征和方法下相似。
它不自动证明临床亚型或因果关系。
处理“聚类是方法选择的结果”时,团队交接应先让没有参与当天操作的成员也能继续工作。围绕“聚类是方法选择的结果”整理记录,能够把只存在于操作者记忆里的步骤与文件位置、环境版本和异常处理分开,团队也更容易判断当前结果是否足以支持下一步。
判断“聚类是方法选择的结果”是否完成,不能只看程序有没有退出或文件是否出现。围绕“聚类是方法选择的结果”的资源决策补齐来源、时间、条件与限制,才能把单纯追求更高规格变成可讨论的记录,并说明它距离真正影响当前负载的条件还有多远。
交接“聚类是方法选择的结果”的结果时,应给下一位成员一个可以立即复查的起点。说明“聚类是方法选择的结果”在版本管理采用的对应数据、脚本、依赖和说明文档方式,同时标出孤立的最终文件和能够追溯的生成过程的差别,能减少重复运行,也能避免把不确定内容写成肯定结论。
图形必须回到研究设计
批次、组织来源和样本质量可能形成明显颜色块。
结合样本表、PCA 和质量指标理解聚类。
重要模式应在独立数据或实验中验证。
热图适合提出问题,不是医学诊断工具。
处理“图形必须回到研究设计”时,资源决策应先比较等待时间、资源峰值、复核成本和业务期限。围绕“图形必须回到研究设计”整理记录,能够把单纯追求更高规格与真正影响当前负载的条件分开,团队也更容易判断当前结果是否足以支持下一步。
判断“图形必须回到研究设计”是否完成,不能只看程序有没有退出或文件是否出现。围绕“图形必须回到研究设计”的版本管理补齐来源、时间、条件与限制,才能把孤立的最终文件变成可讨论的记录,并说明它距离能够追溯的生成过程还有多远。
交接“图形必须回到研究设计”的结果时,应给下一位成员一个可以立即复查的起点。说明“图形必须回到研究设计”在结果解释采用的区分程序完成与解释成立方式,同时标出自动产生的图表和经过样本设计和质量指标检验的证据的差别,能减少重复运行,也能避免把不确定内容写成肯定结论。
可视化如何进入实际任务
一张热图可以说明什么,又不能说明什么所讨论的方法,需要和项目的数据许可、资源条件及人工判断一起使用。正式运行前,应核对地区、配置与服务条件;研究数据还要遵守项目和数据提供方的要求。
研究工作区说明任务交接,计算与数据页面帮助识别 CPU、GPU、内存与存储瓶颈。两者可以把本文结论接到具体账号、实例和团队流程。
本文参考资料
- Bioconductor
- GSEA 用户指南
- NCBI Gene Expression Omnibus
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