RNA-Seq解析におけるヒートマップとは？ヒートマップの描画方法
📖 RNA-Seqデータ解析の全体の流れも合わせてご覧ください。
RNA-Seq解析において、ヒートマップは遺伝子の発現パターンを可視化するための重要な手法です。
ヒートマップとは？
行列型の数値データの数値の大小を色の変化で視覚化した図です。
分子生物学以外でも様々な分野で利用されており、例えばWebページ上でユーザーによく見られている部分を可視化する際にも用いられます。
RNA-Seq解析におけるヒートマップの見方
RNA-Seq解析を行うと以下のような遺伝子発現量テーブルが得られます。(画像では10遺伝子分のみ表示していますが、実際には数万行にもわたります。)
これをヒートマップで可視化すると以下のようになります。
RNA-Seq解析におけるヒートマップでは通常、横軸はサンプル、縦軸は遺伝子を表します。
上記の図の場合では、赤が遺伝子発現が高いことを示し、白が遺伝子発現が中くらい、青が遺伝子発現が低いことを示しています。
下半分の遺伝子では、sample1、sample2、sample3で発現が上昇し、上半分の遺伝子では、sample4、sample5、sample6で発現が上昇していることがわかります。
RNA-Seq解析におけるヒートマップでは、赤黒緑の色で遺伝子発現を表現することも多いです。
また、RNA-Seq解析におけるヒートマップでは、多くの場合で階層的クラスタリングを行ったうえで描かれます。 そのため、上記の図では発現パターンの似ている遺伝子は近い位置に配置されています。
この図の例では遺伝子のクラスタリングのみですが、サンプル間のクラスタリングも行ったうえで描かれることもあります。
ヒートマップを描画する方法
ヒートマップを描画するにはRやPythonによるプログラミングが必要になることが多く、さらにその前段階として遺伝子発現量の定量を行い、入力となる発現量テーブルを用意しておく必要があります。
OlvToolsを使えば、R言語やPythonの知識も高スペックなコンピュータも必要ありません。遺伝子発現量の定量からヒートマップの描画まで、一連の解析をブラウザ上で簡単に行えます。
